主动轮廓蛇

以下是一个关于"主动轮廓蛇"的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 预处理图像
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 创建主动轮廓蛇
snake = cv2.createSnakeImage(canny.shape[:2], dtype=np.float64)

# 初始化蛇的位置
points = np.array([[[100, 100]], [[150, 100]], [[200, 200]], [[100, 200]]], dtype=np.int32)
snake = cv2.initSnakeImage(snake, points)

# 进行主动轮廓迭代
snake = cv2.activeContour(blur, snake, alpha=0.6, beta=0.3, gamma=0.4)

# 绘制轮廓
for contour in contours:
    cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 1)

# 绘制主动轮廓蛇
for point in snake.astype(np.int32):
    cv2.circle(image, (point[0], point[1]), 1, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个示例演示了如何使用OpenCV库中的函数来实现主动轮廓蛇。首先，图像被读取并转换为灰度图像。然后，通过高斯模糊和Canny边缘检测来预处理图像。接下来，使用cv2.findContours函数查找图像中的轮廓。然后，使用cv2.createSnakeImage和cv2.initSnakeImage函数创建和初始化主动轮廓蛇。最后，使用cv2.activeContour函数进行主动轮廓迭代，得到最终的轮廓。最后，通过绘制轮廓和主动轮廓蛇来可视化结果。