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Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数

发布于: 2021 年 07 月 16 日

Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。本篇博客是这个系列的第 36 篇。


基础知识铺垫

在图像中,轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点(边界)的曲线,轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。


轮廓发现的原理:先通过阈值分割提取目标物体,再通过边缘检测提取目标物体轮廓。一个轮廓就是一系列的点(像素),这些点构成了一个有序的点集合。


使用 cv2.findContours 函数可以用来检测图像的边缘。

函数原型说明

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
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我使用的 Python OpenCV 是 4.0 以上版本,如果你使用的是 3.0 以上,可能存在返回值差异问题。参数说明如下:


  • image:输入图像;

  • mode:轮廓检索模式,具体说明参见后文;

  • method:轮廓逼近方法,具体说明参加后文;

  • contours:返回的轮廓;

  • hierachy:每条轮廓对应的属性;

  • offset:每个轮廓点移动的可选偏移量。


备注:image 参数需要是二值图,而不是灰度图,返回结果是等高线和层次结构。


轮廓检索模式,有四种


  • cv2.RETR_EXTERNAL:表示只检测外轮廓;

  • cv2.RETR_LIST:检测的轮廓,不建立等级关系;

  • cv2.RETR_CCOMP:建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层;

  • cv2.RETR_TREE:建立一个等级树结构的轮廓。

  • 上述内容,都可以在该网站查询:官网地址


轮廓逼近方法


  • cv2.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))==1,一般不会用到;

  • cv2.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。

  • cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:使用 teh-Chinl chain 近似算法(没寻找资料学习)。


了解上述内容之后,就可以应用轮廓发现函数了,代码如下:


import cv2 as cv
src = cv.imread("./both.jpeg")
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)cv.imshow("thresh",thresh)# 寻找轮廓contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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轮廓发现之后,还要通过 cv2.drawContours 函数绘制轮廓,该函数原型如下:


image = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]])
复制代码


参数说明如下:


  • image:输入图像;

  • contours:轮廓,在 Python 中是一个 list,就是 cv2.findContours 函数找出来的点集,一个列表;

  • contourIdx:轮廓的索引,指定绘制轮廓 list 中的哪条轮廓,要绘制所有轮廓,请传递-1;

  • color:颜色;

  • thickness:厚度,如果是-1,表示填充;

  • lineType:线型;

  • hierarchy:层次结构的可选信息;

  • maxLevel:绘制轮廓的最大级别,0:仅绘制指定的轮廓,1:绘制轮廓和所有嵌套轮廓,2:绘制轮廓,所有嵌套轮廓,所有嵌套到嵌套的轮廓;

  • offset:轮廓偏移参数。


测试代码与运行结果如下:


import cv2 as cv# help(cv.drawContours)src = cv.imread("./both.jpeg")
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)cv.imshow("thresh",thresh)# 寻找轮廓contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# print(contours)# print(hierarchy)# 绘制轮廓cv.drawContours(src,contours,-1,(200,0,150),2)
cv.imshow('src',src)cv.waitKey(0)
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橡皮擦的小节

希望今天的 1 个小时你有所收获,我们下篇博客见~


发布于: 2021 年 07 月 16 日阅读数: 8
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爬虫 100 例作者,蓝桥签约作者,博客专家 2021.02.06 加入

6 年产品经理+教学经验,3 年互联网项目管理经验; 互联网资深爱好者; 沉迷各种技术无法自拔,导致年龄被困在 25 岁; CSDN 爬虫 100 例作者。 个人公众号“梦想橡皮擦”。

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