摘要:繪制所有輪廓,傳遞要繪制圖像中的所有輪廓,,,,要繪制單個輪廓,比如第個輪廓,,,,但大多數情況下,繪制第個輪廓,以下方法將非常有用,,,,代碼
Contours : Getting Started
輪廓簡單地解釋為連接所有連續點(沿著邊界)的曲線,具有相同的顏色或強度.
輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具
NOTE
為獲得更好的準確性,請使用二值圖,在找到輪廓之前,應用閾值法或canny邊緣檢測
從OpenCV 3.2開始,findContours()不再修改源圖像,而是將修改后的圖像作為三個返回參數中的第一個返回
在OpenCV中,查找輪廓是從黑色背景中查找白色對象
findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
image:原圖像
mode:輪廓檢索模式
method:輪廓近似方法
輸出為: 修改后的圖像,輪廓,層次結構
輪廓是所有輪廓的列表.每個多帶帶的輪廓是對象邊界點的坐標.
輪廓檢索模式 | 含義 |
cv2.RETR_EXTERNAL | 只檢測外輪廓 |
cv2.RETR_LIST | 提取所有輪廓并將其放入列表,不建立等級關系 |
cv2.RETR_CCOMP | 建立兩個等級的輪廓,上面的一層為外邊界,里面的一層為內孔的邊界信息。如果內孔內還有一個連通物體,這個物體的邊界也在頂層 |
cv2.RETR_TREE | 建立一個等級樹結構的輪廓 |
輪廓逼近方法 | 含義 |
cv2.CHAIN_APPROX_NONE | 存儲所有的輪廓點,相鄰的兩個點的像素位置差不超過1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1 |
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE | 壓縮水平方向,垂直方向,對角線方向的元素,只保留該方向的終點坐標,例如一個矩形輪廓只需4個點來保存輪廓信息 |
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 或 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS | 應用Teh-Chin鏈近似算法 |
代碼:
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("img.jpg") imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0) im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)繪制輪廓
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]])
image:原圖像
contours:作為Python列表傳遞的輪廓
contourIdx:輪廓索引(在繪制單個輪廓時很有用。繪制所有輪廓,傳遞-1)
?要繪制圖像中的所有輪廓:
cv.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),3)
?要繪制單個輪廓,比如第4個輪廓:
cv.drawContours(img,contours,3,(0,255,0),3)
?但大多數情況下,繪制第4個輪廓,以下方法將非常有用:
cnt = contours[4]
cv.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),3)
代碼:
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("img7.png") imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0) im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),3) cv2.imshow("src",img) cv2.waitKey()
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