git：https://github.com/linyi0604/Computer-Vision

1 # coding:utf8 2  3 import cv2 4 import numpy as np 5  6 # 创建一个200*200 的黑色空白图像 7 img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8) 8 # 在图像的中央位置 放置一个100*100的白色方块 9 img[50:150, 50: 150] = 25510 11 cv2.imshow("image", img)12 # 二值化操作13 ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)14 """15 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, value, type)16 参数:17     src: 原图像18     thresh: 阈值19     value: 新值 大于或小于阈值的值将赋新值20     type: 方法类型，有如下取值：21         cv2.THRESH_BINARY 黑白二值22         cv2.THRESH_BINARY_INV 黑白二值翻转23         cv2.THRESH_TRUNC 得到多像素值24         cv2.THRESH_TOZERO25         cv2.THRESH_TOZERO_INV26 返回值：27     ret: 得到的阈值值28     dst: 阈值化后的图像29 """30 31 # 得到 修改后的图像， 轮廓， 轮廓的层次32 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(33     thresh,34     cv2.RETR_TREE,35     cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE36 )37 38 """39 img, contours, hierarchy =  cv2.findContours(输入图像, 层次类型, 逼近方法)40 参数：41     输入图像： 该方法会修改输入图像，建议传入输入图像的拷贝42     层次类型： 43         cv2.RETR_TREE 会得到图像中整体轮廓层次44         cv2.RETR_EXTERNAL 只得到最外面的轮廓45     逼近方法：46 47 返回值：48     img: 修改后的图像49     contours: 图像的轮廓50     hierarchy: 图像和轮廓的层次51     52 """53 # 原图像转换成bgr图像54 color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)55 # 用绿色 在原图像上画出轮廓56 img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0, 255, 255), 2)57 58 cv2.imshow("contours", color)59 cv2.waitKey()60 cv2.destroyAllWindows()