Python+OpenCV图像处理(十六)—— 轮廓发现
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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Python+OpenCV图像处理(十六)—— 轮廓发现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。
代码如下:
import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #用大律法、全局自适应阈值方法进行图像二值化 cv.imshow("binary image", binary) cloneTmage, contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for i, contour in enumerate(contours): cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2) print(i) cv.imshow("contours", image) for i, contour in enumerate(contours): cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1) cv.imshow("pcontours", image) src = cv.imread(\'E:/imageload/coins.jpg\') cv.namedWindow(\'input_image\', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放 cv.imshow(\'input_image\', src) contours_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行结果:
注意:
1.Opencv发现轮廓的函数原型为:findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy
image参数表示8位单通道图像矩阵,可以是灰度图,但更常用的是二值图像,一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。
mode参数表示轮廓检索模式:
①CV_RETR_EXTERNAL:只检测最外围轮廓,包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。
②CV_RETR_LIST:检测所有的轮廓,包括内围、外围轮廓,但是检测到的轮廓不建立等级关系,彼此之间独立,没有等级关系,这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。
③CV_RETR_CCOMP:检测所有的轮廓,但所有轮廓只建立两个等级关系,外围为顶层,若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息,则内围内的所有轮廓均归属于顶层。
④CV_RETR_TREE:检测所有轮廓,所有轮廓建立一个等级树结构,外层轮廓包含内层轮廓,内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
method参数表示轮廓的近似方法:
①CV_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max (abs (x1 - x2), abs(y2 - y1) == 1。
②CV_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。
③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。
contours参数是一个list,表示存储的每个轮廓的点集合。
hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号,如果没有对应项,则该值为负数。
offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。
2.Opencv绘制轮廓的函数原型为:drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image
imgae参数表示目标图像。
contours参数表示所有输入轮廓。
contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓, 如果是负数,则绘制所有轮廓。
color参数表示轮廓的颜色。
thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细,如果是负数,则绘制轮廓内部。
lineType参数表示线型。
hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。
maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0,则仅绘制指定的轮廓。 如果为1,则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2,则该函数绘制轮廓,所有嵌套轮廓,所有嵌套到嵌套的轮廓,等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。
offset参数表示可选的轮廓偏移参数,该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。
以上是关于Python+OpenCV图像处理(十六)—— 轮廓发现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python 计算机视觉(十六)—— 图像和视频中的人脸识别