Python-OpenCV中的图像轮廓检测
Posted chenzhen0530
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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中的图像轮廓检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
? 主要记录Python-OpenCV中的cv2.findContours()
方法;官方文档;
cv2.findContours()
? 在二值图像中寻找图像的轮廓;与cv2.drawubgContours()
配合使用;
# 方法中使用的算法来源
Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985.
def findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None):
"""
检测二值图像的轮廓信息
Argument:
image: 待检测图像
mode: 轮廓检索模式
method: 轮廓近似方法
contours: 检测到的轮廓;每个轮廓都存储为点矢量
hierarchy:
offset: 轮廓点移动的偏移量
"""
示例:检测下图中的轮廓
#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 19-4-20 下午6:29
# @Author : chen
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread("input_01.png")
image_BGR = image.copy()
# 将图像转换成灰度图像,并执行图像高斯模糊,以及转化成二值图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
image_binary = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 从二值图像中提取轮廓
# contours中包含检测到的所有轮廓,以及每个轮廓的坐标点
contours = cv2.findContours(image_binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
# 遍历检测到的所有轮廓,并将检测到的坐标点画在图像上
# c的类型numpy.ndarray,维度(num, 1, 2), num表示有多少个坐标点
for c in contours:
cv2.drawContours(image, [c], -1, (255, 0, 0), 2)
image_contours = image
# display BGR image
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(image_BGR)
plt.axis('off')
plt.title('image_BGR')
# display binary image
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(image_binary, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('image_binary')
# display contours
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(image_contours)
plt.axis('off')
plt.title('{} contours'.format(len(contours)))
plt.show()
以上是关于Python-OpenCV中的图像轮廓检测的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章