[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (四)

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21 OpenCV 中的轮廓


21.1 初识轮廓
目标
  ? 理解什么是轮廓
  ? 学习找轮廓,绘制轮廓等
  ? 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours()


21.1.1 什么是轮廓
  轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同、的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。
  ? 为了更加准确,要使用二值化图像。在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理、或者 Canny 边界检测。
  ? 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图、像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中。
  ? 在 OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住,、要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。
让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓:
  函数 cv2.findContours() 有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个 Python列表,其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个 Numpy 数组,包含对象边界点(x,y)的坐标。
注意:我们后边会对第二和第三个参数,以及层次结构进行详细介绍。在那之前,例子中使用的参数值对所有图像都是适用的。


21.1.2 怎样绘制轮廓
  函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像,第二个参数是轮廓,一个 Python 列表。第三个参数是轮廓的索引(在绘制独立轮廓是很有用,当设置为 -1 时绘制所有轮廓)。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。
在一幅图像上绘制所有的轮廓:

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)
绘制独立轮廓,如第四个轮廓:
img = cv2.drawContour(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
但是大多数时候,下面的方法更有用:
img = cv2.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)

注意:最后这两种方法结果是一样的,但是后边的知识会告诉你最后一种方法更有用。


21.1.3 轮廓的近似方法
  这是函数 cv2.findCountours() 的第三个参数。它到底代表什么意思呢?
上边我们已经提到轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界。它会存贮形状边界上所有的 (x,y) 坐标。但是需要将所有的这些边界点都存储吗?这就是这个参数要告诉函数 cv2.findContours 的。
这个参数如果被设置为 cv2.CHAIN_APPROX_NONE,所有的边界点都会被存储。但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直线时。你用需要直线上所有的点来表示直线吗?不是的,我们只需要这条直线的两个端点而已。这就是 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 要做的。它会将轮廓上的冗余点都去掉,压缩轮廓,从而节省内存开支。我们用下图中的矩形来演示这个技术。在轮廓列表中的每一个坐标上画一个蓝色圆圈。第一个图显示使用 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 的效果,一共 734 个点。第二个图是使用 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 的结果,只有 4 个点。看到他的威力了吧!





















以上是关于[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (四)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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