1. 图像轮廓
1.1 findContours介绍
cv2.findContours(img, mode, method)
mode:轮廓检索模式
- RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
- RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
- RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分 外部边界，第二层是空洞的边界;
- RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;
method:轮廓逼近方法
- CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
- CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
1.2 绘制轮廓
import cv2
def cv_show(img, name):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show(thresh, 'thresh')
contours.png原图展示:
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res, 'res')
“-1”表示显示所有轮廓，(B, G , R) = (0, 0, 255) 采用红色的显示全部轮廓，如下:
或者显示索引为1的轮廓,代码如下:
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, 1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res, 'res')
索引为1的是三角形的内轮廓，0是外轮廓：
1.3 轮廓特征
cnt = contours[0]
# 面积
print("面积: ", cv2.contourArea(cnt))
# 周长，True表示闭合的
print("周长: ", cv2.arcLength(cnt, True))
输出：
面积: 8500.5
周长: 437.9482651948929
2. 轮廓近似
2.1 轮廓
contours2.png原图 :
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res, 'res')
边缘检测:
原理：以这个弧线为例， A , B A,B A,B端连线，取弧线上一点 C C C离线段 A B AB AB的距离最大，判断 d 1 d_{1} d1是否小于设置的阈值 T T T， 不小于 T T T的，则以 A , C A,C A,C连接线段 A C AC AC,重复上面的操作，取得图中的 d 2 d_{2} d2，再同 T T T做比较，直至 d n d_{n} dn小于阈值得出线段为轮廓边缘。
2.2 边界矩形
img = cv2.imread('DataPreprocessing/img/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv_show(img, 'img')
2.3 外界多边形及面积
area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h
extent = float(area) / rect_area
print('轮廓面积与边界矩形比', extent)
输出：
轮廓面积与边界矩形比 0.5154317244724715
外接圆形:
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)
cv_show(img, 'img')
结果展示:
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