如何在Python OpenCV中获得轮廓的x，y位置

我试图从下图中获得轮廓的x和y位置，但我搞砸了。

我只需要找到轮廓的x和y位置或轮廓的中心

当我从GIMP手动查找它们的位置时，结果如下所示

290210 982, 190 570478

我相信用cv2.findContours方法可以做到，但我现在真的没有主意了

-离题-

我将使用win32api.SetCursorPos（（xposition，yposition））在设置光标位置时使用这些值

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谢谢

事实上，您可以使用

findContours

来实现这一点。因为您有自己的轮廓，所以有几个选项：

计算封闭矩形并取例如中心点

计算力矩并取质心

拟合最小封闭圆并取中心

等等

---

下面是一些您可以使用轮廓进行操作的示例，包括上面的选项

事实上，您可以使用

findContours

实现这一点。因为您有自己的轮廓，所以有几个选项：

计算封闭矩形并取例如中心点

计算力矩并取质心

拟合最小封闭圆并取中心

等等

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下面是一些您可以使用轮廓进行操作的示例，包括上面的选项

首先你需要找到轮廓，画一个边界框，然后从那里取x和y。我希望这有帮助

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('ctBI9.png')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) <= 50 :
            continue    
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,0), 2)
        center = (x,y)
        print (center)

while True: 
    cv2.imshow('test',im)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

将numpy导入为np
进口cv2
im=cv2.imread（'ctBI9.png'）
imgray=cv2.CVT颜色（im，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
ret，thresh=cv2。阈值（imgray，127255，0）
im2，轮廓，层次=cv2.findContours（阈值，cv2.RETR\u树，cv2.CHAIN\u近似值\u简单）
对于等高线中的c：
如果cv2.contourArea（c）首先需要找到轮廓，绘制一个边界框，然后从那里获取x和y。我希望这有帮助

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('ctBI9.png')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) <= 50 :
            continue    
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(im, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,0), 2)
        center = (x,y)
        print (center)

while True: 
    cv2.imshow('test',im)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

将numpy导入为np
进口cv2
im=cv2.imread（'ctBI9.png'）
imgray=cv2.CVT颜色（im，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
ret，thresh=cv2。阈值（imgray，127255，0）
im2，轮廓，层次=cv2.findContours（阈值，cv2.RETR\u树，cv2.CHAIN\u近似值\u简单）
对于等高线中的c：
如果cv2.contourArea（c）您可以在此处参考



您可以在这里查阅



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