OpenCV--图像轮廓

图像轮廓

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：顶层是各部分的外部边界，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。

img = cv2.imread('car.png') #为了更高的准确率，使用二值图像,轮廓检测前要先处理一下
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show(thresh,'thresh')

效果：

binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
#binary上面处理完的结果 contours轮廓信息 hierarchy层级

#传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度
# 注意需要copy,要不原图会变。。。
draw_img = img.copy() #直接赋值因为是不可以的
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) #-1表示所有轮廓
cv_show(res,'res')

效果：

轮廓特征

cnt = contours[0] #第几个轮廓
#面积
cv2.contourArea(cnt)
#周长，True表示闭合的
cv2.arcLength(cnt,True)

效果：

8500.5
437.9482651948929

轮廓近似

img = cv2.imread('contours2.png')

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

效果：

epsilon = 0.1*cv2.arcLength(cnt,True) #阈值，比较的数，越小和原图越像
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True) #近似函数

draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')

效果：

 边界矩形

img = cv2.imread('contours.png')

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

效果：

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)

效果：

轮廓面积与边界矩形比 0.5154317244724715

外接圆

(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')

效果：