小编Mog*_*bac的帖子

尝试为 1 个窗口创建 3 个轨迹栏。

我正在拍照。将其转换为灰色。使用非本地意味着模糊它。通过一个称为 bino 的阈值。对其进行边缘检测。使用边缘检测来查找轮廓。按面积对这些轮廓进行排序。只取最大的轮廓。并最好将其显示在精明或阈值图像上。

我需要一个用于同一图像上的 nlm 模糊、阈值和精明线的轨迹栏，但我不知道该怎么做，也无法弄清楚。请你成为我唯一的希望！

import numpy as np
import cv2 as cv

def thresh_callback(val):
    nlm_thresh = val
    bino_thresh = val
    canny_thresh = val

    img = cv.imread('test.jpg')
    imgray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    nlm = cv.fastNlMeansDenoising(imgray,nlm_thresh,nlm_thresh,11,21)
    bino = cv.adaptiveThreshold(nlm,255,cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\
                             cv.THRESH_BINARY,bino_thresh,8)
    canny_output = cv.Canny(bino, canny_thresh, canny_thresh * 2)
    _, contours, hierarchy = cv.findContours(canny_output,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnt = sorted(contours, key=cv.contourArea, reverse=True)
    cnts = cnt[0]
    area = cv.contourArea(cnts)
    print (area)

    drawing = cv.drawContours(img, cnt, 0, (0,255,0), 3)

    cv.imshow('Contours2', canny_output)
    cv.imshow(source_window, drawing) …