cv2.findcontours函数返回物体中心和长宽信息

cv2.findcontours函数返回物体中心和长宽信息
`cv2.findContours`是OpenCV库中的一个函数，用于在二值图像中查找轮廓。

这个函数返回一个轮廓列表，每个轮廓都是点集。

然而，它本身并不直接提供物体的中心、长宽等信息。

如果你想找到轮廓的中心和长宽，你需要进一步处理。

例如，你可以使用以下步骤来找到轮廓的中心和宽高：
1.**获取轮廓点集**:使用`cv
2.findContours`获取轮廓点集。

2.**计算中心**:对于每个轮廓，可以通过计算所有点的平均位置来得到中心的坐标。

数学上，你可以使用以下公式：\(center_x=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i\)
\(center_y=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}y_i\)
其中\(N\)是点的数量，\(x_i\)和\(y_i\)是点的坐标。

3.**计算宽和高**:轮廓的宽度和高度可以通过计算最大和最小x/y坐标之间的差值得到。

例如：
\(width=max(x)-min(x)\)
\(height=max(y)-min(y)\)
4.**应用到所有轮廓**:对每个轮廓重复上述步骤，以获取每个轮廓的宽度、高度和中心。

这里是一个Python代码示例，说明如何实现这一过程：```python
import cv2
import numpy as np
#读取图像并转为灰度图
image=cv2.imread('your_image.png')
gray=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化图像（如果需要）
_,binary=cv2.threshold(gray,127,255, cv2.THRESH_BINARY)
#查找轮廓
contours,_=cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#遍历每个轮廓并计算中心和宽高
for contour in contours:
#计算中心
M=cv2.moments(contour)
if M["m00"]!=0:
cX=int(M["m10"]/M["m00"])
cY=int(M["m01"]/M["m00"])
else:
cX,cY=0,0
#计算宽度和高度（基于边界框）
bbox=cv2.boundingRect(contour)
width=bbox[2]
height=bbox[3]
print(f"Center:({cX},{cY}),Width:{width}, Height:{height}")
```
请注意，上述代码中，我们使用了图像的二值形式（如果存在）。

在实际应用中，你可能还需要进行其他预处理步骤，如噪声去除、膨胀/腐蚀等，以获得更好的轮廓检测结果。