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import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
x,y,w,h=cv2.boundingRect(contours[i])#计算矩形包围框
cv2.rectangle(o,(x,y),(x w,y h),(255,255,255),3)#(x,y)是矩形顶点,(x w,y h)是对角顶点,(255,255,255)是灰度级,3矩形边线宽度
aspectRatio=float(w)/h#计算宽高比
print(aspectRatio)
cv2.imshow("result",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
1.0476190476190477
算法:宽高比值来描述矩形轮廓,作为矩形轮廓的自身属性,也作为矩形轮廓所包围对象的特征,应用在步态识别、字符识别等领域。
矩形轮廓的宽高比为:宽高比=宽度/高度
aspectRatio=float(w)/h
- w表示矩形轮廓的宽度
- h表示矩形轮廓的高度
注意:宽高比不是视频图像的宽度和高度之间的比率,而是矩形轮廓的宽度/高度的比值。