Python通過(guò)OpenCV的findContours獲取輪廓并切割實(shí)例

更新時(shí)間：2018年01月05日 10:22:41 作者：loovelj

這篇文章主要介紹了Python通過(guò)OpenCV的findContours獲取輪廓并切割實(shí)例，具有一定借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1 獲取輪廓

OpenCV2獲取輪廓主要是用cv2.findContours

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，findContours的第二個(gè)函數(shù)很重要，主要分為 cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL，具體含義可參考官方文檔

2 畫出輪廓

為了看到自己畫了哪些輪廓，可以使用 cv2.boundingRect()函數(shù)獲取輪廓的范圍，即左上角原點(diǎn)，以及他的高和寬。然后用cv2.rectangle()方法畫出矩形輪廓

for i in range(0,len(contours)): 
  x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])  
  cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5)

3切割輪廓

輪廓的切割主要是通過(guò)數(shù)組切片實(shí)現(xiàn)的，不過(guò)這里有一個(gè)小技巧：就是圖片切割的w,h是寬和高，而數(shù)組講的是行（row）和列（column）

所以，在切割圖片時(shí)，數(shù)組的高和寬是反過(guò)來(lái)寫的

  newimage=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y確定高，再用x確定寬
      nrootdir=("E:/cut_image/")
      if not os.path.isdir(nrootdir):
        os.makedirs(nrootdir)
      cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) 
      print (i)

這樣就可以把確定的輪廓都切割出來(lái)了。

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python通過(guò)OpenCV的findContours獲取輪廓并切割實(shí)例的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站：

python+opencv輪廓檢測(cè)代碼解析

OpenCV-Python實(shí)現(xiàn)輪廓檢測(cè)實(shí)例分析

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