图像与轮廓检测-轮廓检测

Posted shiqi17

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了图像与轮廓检测-轮廓检测相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、找出图像的轮廓、画轮廓、轮廓面积、轮廓周长、获得轮廓近似
  • cv2.findContours(img,mode, method) # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的
    参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示

  • cv2.drawCountours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 画出图片中的轮廓值,也可以用来画轮廓的近似值
    参数说明:img表示输入的需要画的图片, contours表示轮廓值,-1表示轮廓的索引,(0, 0, 255)表示颜色, 2表示线条粗细

  • cv2.contourArea(cnt, True) # 计算轮廓的面积
    参数说明:cnt为输入的单个轮廓值

  • cv2.arcLength(cnt, True) # 计算轮廓的周长
    参数说明:cnt为输入的单个轮廓值
  • cv2.aprroxPolyDP(cnt, epsilon, True) # 用于获得轮廓的近似值,使用cv2.drawCountors进行画图操作
    参数说明:cnt为输入的轮廓值, epsilon为阈值T,通常使用轮廓的周长作为阈值,True表示的是轮廓是闭合的

  • x, y, w, h = cv2.boudingrect(cnt) # 获得外接矩形
    参数说明:x,y, w, h 分别表示外接矩形的x轴和y轴的坐标,以及矩形的宽和高, cnt表示输入的轮廓值

1.2 常用步骤

1.载入图片

2.使用cv2.cvtcolor() 将图片转换为灰度图

3.使用cv2.threshold将图片做二值化转换

4.使用cv2.findContours 找出图片的轮廓值

5.使用cv2.drawContours在图片上画上轮廓

import cv2
import numpy as np

def cv_show(img, name):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


# 第一步读入图片
img = cv2.imread('car.png')
# 第二步:对图片做灰度变化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 第三步:对图片做二值变化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 第四步:获得图片的轮廓值
Binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 第五步:在图片中画出图片的轮廓值
draw_img = img.copy()
ret = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 第六步:画出带有轮廓的原始图片
cv_show(ret, 'ret')
1.3 轮廓面积、周长等
  • cv2.findCountor找出轮廓值,

  • 使用cv2.drawCountors画出第一个图像的轮廓

  • 通过索引取出第一个轮廓值cnt,

  • 使用cv2.ContourArea()计算轮廓的面积

  • 使用cv2.arcLength 获得轮廓的周长

img = cv2.imread('contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

draw_img = img.copy()
# 参数说明,draw_img 需要作图的原始图像, contours表示轮廓, 0表示轮廓索引, (0, 0, 255)表示颜色, 2表示线条粗细
ret = cv2.drawContours(draw_img, contours, 0, (0, 0, 255), 2)
cv_show(ret, 'ret')
# 取出单个的轮廓值
cnt = contours[0]

# 第二步:计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(cnt)

# 第三步: 计算轮廓的周长
length= cv2.arcLength(cnt, True)

print(area, length)

参考吴恩达老师视频

以上是关于图像与轮廓检测-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

opencv——轮廓发现与轮廓分析

youcans 的 OpenCV 例程200篇195.绘制图像轮廓(cv.drawContours)

youcans 的 OpenCV 例程200篇194.寻找图像轮廓(cv.findContours)

youcans 的 OpenCV 例程200篇194.寻找图像轮廓(cv.findContours)

youcans 的 OpenCV 例程200篇195.绘制图像轮廓(cv.drawContours)

使用 OpenCV (Python) 改进轮廓检测