实现提取轮廓的功能，并且绘制出轮廓的重心

import numpy as np

import cv2

from pylab import imshow

from pylab import array

from pylab import plot

from pylab import title

#读取图片

img = cv2.imread('timg.jpeg')

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转灰度值

#二值化，canny检测

binaryImg = cv2.Canny(img,50,200)

#寻找轮廓

contours,contourstype=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#查看轮廓数量

-- print (len(contours))

--print (type(contours))

-- print (type(contourstype))

--print ((contourstype))

temp = np.ones(binaryImg.shape,np.uint8)*255

for each in contours:

M = cv2.moments(each)#轮廓的矩
复制代码

（在OpenCV中，可以很方便的计算多边形区域的3阶特征矩，opencv中的矩主要包括以下几种：空间矩，中心矩和中心归一化矩。）

if (M['m00']!=0):
    cx = int(M['m10']/M['m00'])#计算重心
    
    cy = int(M['m01']/M['m00'])
    
    pos=(cx,cy)
    
    print(pos)
    
cv2.circle(temp,pos, 4, (0, 0, 0), 4)#绘制轮廓的中心点
（img为源图像指针；第一个参数是圆心坐标；第二个参数是为圆的半径；第三是为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）第四个s参数如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充）
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#画出轮廓：temp是白色幕布，contours是轮廓，-1表示全画，然后是颜色，厚度

cv2.drawContours(temp,contours,-1,(0,255,0),3)

（在图像中绘制外部和内部的轮廓；其中当当thickness >= 0 时,绘制轮廓线;否则填充由轮廓包围的部分。。）

cv2.imshow("contours",temp)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

关于drawContours参考blog.csdn.net/fulva/artic…关于画圆函数参考blog.csdn.net/yangfengman…