opencv python 輪廓屬性/縱橫比/Extent/Solidity/等效直徑/掩模/極點

AJie 發布于2019-07-30 17:05 / 780人閱讀

摘要：請注意，和最大值和最小值及它們的位置我們可以使用掩模圖像得到這些參數平均顏色或平均強度在這里，我們可以找到對象的平均顏色。我們再次使用掩模完成它極點目標最上面，最下面，最左邊，最右邊的點

Contour Properties

1 縱橫比

它是對象的邊界矩形的寬度與高度的比率.

$$ Rspect Ratio = frac{Width}{Height} $$

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w)/h

2 Extent

輪廓面積和外接矩形面積的比值

$$ Extent = frac{Object Area}{Bounding Rectangle Area} $$

area = cv2.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area

3 Solidity

輪廓面積與凸包面積的比

$$ Extent = frac{Contou Area}{Convex Hull Area} $$

area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area

4 等效直徑

與輪廓面積相等的圓形的直徑

$$ Equivalent Diameter = sqrt{frac{4 imes;Contou Area}{Convex Hull Area}}quad $$

area = cv2.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)

5 方向

方向是對象定向的角度。以下方法還給出了主軸和短軸長度。

(x,y),(MA,ma),angle = cv2.fitEllipse(cnt)

6 掩模和像素點

在某些情況下，我們可能需要包含該對象的所有點.可以這樣做：

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)

這里，兩個方法，一個使用Numpy函數，另一個使用OpenCV函數（最后一個注釋行）給出相同的方法。結果也相同，但略有不同。 Numpy以（行，列）格式給出坐標，而OpenCV以（x，y）格式給出坐標。所以答案基本上會互換。請注意，row = x和column = y.

7 最大值和最小值及它們的位置

我們可以使用掩模圖像得到這些參數:

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(imgray,mask = mask)

8 平均顏色或平均強度

在這里，我們可以找到對象的平均顏色。或者它可以是灰度模式下物體的平均強度。我們再次使用掩模完成它.

ean_val = cv2.mean(im,mask = mask)

9 極點

目標最上面，最下面，最左邊，最右邊的點

leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

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