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【原创】OpenCV-Python系列之轮廓入门(二十七)

高工
2020-07-08 19:21:01    评分

OpenCV-Python系列之轮廓入门

本次我们将讨论OpenCV中的轮廓,轮廓属于OpenCV中的一个很重要的部分,同时我们在之前讲过的Canny边缘检测将作为基础。

轮廓检测

函数原型:

cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)

参数含义:
image 代表输入的图片。注意输入的图片必须为二值图片。若输入的图片为彩色图片,必须先进行灰度化和二值化。

 mode  表示轮廓的检索模式,有4种:

 cv2.RETR_EXTERNAL  表示只检测外轮廓。

 cv2.RETR_LIST  检测的轮廓不建立等级关系。

 cv2.RETR_CCOMP  建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。

 cv2.RETR_TREE  建立一个等级树结构的轮廓。

 method  为轮廓的近似办法,有4种:

cv2.CHAIN_APPROX_NONE  存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即maxabsx1-x2), absy2-y1))<=1

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE  压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。

 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。

返回值:

cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身contours,还有一个是每条轮廓对应的属性hierarchy

通常情况下,我们选择参数cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,因为我们只需要最简单的轮廓点的信息。

轮廓绘制

现在我们来看另一个函数:

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)

第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓;image为三通道才能显示轮廓

第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list;

第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度,如果是-1cv2.FILLED),则为填充模式。

接下来我们以这幅图为例:

image.png

现在我们来进行代码实战:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("contours.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cv2.drawContours(img,contour,-1,(0,0,255),2)
cv2.imshow("res",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

image.png

我们还可以改变参数:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("contours.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cv2.drawContours(img,contour,-1,(0,0,255),2)
cv2.imshow("res",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

RETR_EXTERNAL改为RETR_TREE,改为检测全部轮廓(之前为检测外部轮廓):

image.png

现在我们也可以对轮廓进行选取,我们需要修改drawContours的参数,代码:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("contours.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cv2.drawContours(img,contour,1,(0,0,255),2)
cv2.imshow("res",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

image.png

通过修改第三个参数我们可以自定义选取哪一个轮廓,这样很方便我们后期的其他操作。

同样的,我们还可以计算有几个轮廓,适用Numpy,我们来看代码:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("contours.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
print(np.array(contour).shape)
cv2.drawContours(img,contour,1,(0,0,255),2)
cv2.imshow("res",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

image.png

下面的输出栏会打印出来轮廓的个数,改变参数再次实验一下:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("contours.png")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contour = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
print(np.array(contour).shape)
cv2.drawContours(img,contour,1,(0,0,255),2)
cv2.imshow("res",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

image.png

本次教程对于轮廓进行了一些基本的介绍,下次我们将介绍一些关于轮廓的其他内容。




助工
2020-07-08 22:25:19    评分
2楼

教程很不错


专家
2020-07-09 10:24:46    评分
3楼

openCV还真是牛逼啊


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