OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV-Python系列八:提取图像轮廓相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

当你完成图像分割之后,图像轮廓检测往往可以进一步筛选你要的目标,OpenCV中可以使用cv2.findContours来得到轮廓。

补充
再不少场景中,找轮廓的最小外接矩形是基本需求,opencv中minAreaRect得到的是一个带有旋转角度信息的rect,可以使用cv2.boxPoints(rect)来将其转为矩形的四个顶点坐标(浮点类型).你也可以使用cv2.polylines来绘制这样的轮廓信息

注意findContours参数的变化,在opencv4中,返回值只有contours和hierarchy ,这一点与opencv3中不同。对与轮廓的层级结构,比较难用,虽然可以通过轮廓的层级结构来进行索引你需要的轮廓,不过对于大部分机器视觉应用场景,二值化的结果有时候很难预料,单单通过这种层级关系索引,非常容易出错。所以,只找最外部结构的 cv2.RETR_EXTERNAL 是不是真香呢?

处理cv2.approxPolyDP()外,你也可以使用cv2.convexHull来求轮廓的近似凸包,其中凸形状内部--任意两点连线都在该形状内部。

clockwise :默认为False,即轮廓为逆时针方向进行排列;
returnPoints :设置为False会返回与凸包上对应的轮廓的点索引值,设置为True,则会返回凸包上的点坐标集,默认为True

对于opencv-python的提取图像轮廓部分有问题欢迎留言, Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。

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