Python+OpenCV之圖像輪廓詳解
更新時間：2022年09月28日 14:42:48 作者：錦鯉AI幸運
這篇文章主要為大家詳細介紹了Python?OpenCV實現圖像輪廓的方法，文中的示例代碼講解詳細，具有一定的借鑒價值，感興趣的可以了解一下
1. 圖像輪廓
1.1 findContours介紹
cv2.findContours(img, mode, method)
mode:輪廓檢索模式
- RETR_EXTERNAL ：只檢索最外面的輪廓；
- RETR_LIST：檢索所有的輪廓，并將其保存到一條鏈表當中；
- RETR_CCOMP：檢索所有的輪廓，并將他們組織為兩層：頂層是各部分 外部邊界，第二層是空洞的邊界;
- RETR_TREE：檢索所有的輪廓，并重構嵌套輪廓的整個層次;
method:輪廓逼近方法
- CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman鏈碼的方式輸出輪廓，所有其他方法輸出多邊形（頂點的序列）。
- CHAIN_APPROX_SIMPLE:壓縮水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函數只保留他們的終點部分。
1.2 繪制輪廓
import cv2
def cv_show(img, name):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show(thresh, 'thresh')
contours.png原圖展示:
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res, 'res')
“-1”表示顯示所有輪廓，(B, G , R) = (0, 0, 255) 采用紅色的顯示全部輪廓，如下:
或者顯示索引為1的輪廓,代碼如下:
draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, contours, 1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res, 'res')
索引為1的是三角形的內輪廓，0是外輪廓：
1.3 輪廓特征
cnt = contours[0]
# 面積
print("面積: ", cv2.contourArea(cnt))
# 周長，True表示閉合的
print("周長: ", cv2.arcLength(cnt, True))
輸出：
面積: 8500.5
周長: 437.9482651948929
2. 輪廓近似
2.1 輪廓
contours2.png原圖 :
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res, 'res')
邊緣檢測:
原理：以這個弧線為例， A , B A,B A,B端連線，取弧線上一點 C C C離線段 A B AB AB的距離最大，判斷 d 1 d_{1} d1?是否小于設置的閾值 T T T， 不小于 T T T的，則以 A , C A,C A,C連接線段 A C AC AC,重復上面的操作，取得圖中的 d 2 d_{2} d2?，再同 T T T做比較，直至 d n d_{n} dn?小于閾值得出線段為輪廓邊緣。
2.2 邊界矩形
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv_show(img, 'img')
2.3 外界多邊形及面積
area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h
extent = float(area) / rect_area
print('輪廓面積與邊界矩形比', extent)
輸出：
輪廓面積與邊界矩形比 0.5154317244724715
外接圓形:
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2) cv_show(img, 'img')
結果展示:
到此這篇關于Python+OpenCV之圖像輪廓詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python OpenCV圖像輪廓內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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