opencv python 輪廓/凸缺陷/PointPolygonTest/形狀匹配

Jensen 發布于2019-07-30 17:07 / 3919人閱讀

Contours : More Functions

1 凸缺陷

對象上的任何凹陷都被成為凸缺陷.cv.convexityDefects()

hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull)

它返回一個數組，其中每一行包含這些值 - [起點，終點，最遠點，到最遠點的近似距離]
NOTE:
必須在找到凸包時傳遞returnPoints = False，以便找到凸起缺陷.

代碼：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("img7.png")

img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1)
cnt = contours[0]

hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull)

for i in range(defects.shape[0]):
    s,e,f,d = defects[i,0]
    start = tuple(cnt[s][0])
    end = tuple(cnt[e][0])
    far = tuple(cnt[f][0])
    cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2)
    cv2.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)

cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2 PointPolygonTest

此功能可查找圖像中的點與輪廓之間的最短距離. 當點在輪廓外時返回負值，當點在內部時返回正值，如果點在輪廓上則返回零.
我們可以檢查點（50,50）如下：

dist = cv2.pointPolygonTest（cnt，（50,50），True）

在函數中，第三個參數是measureDist。如果為True，則查找簽名距離. 如果為False，則查找該點是在內部還是外部或在輪廓上（它分別返回+1，-1,0）

NOTE
果您不想找到距離，請確保第三個參數為False，因為這是一個耗時的過程. 因此，將其設為False可提供2-3倍的加速.

3 形狀匹配

OpenCV附帶了一個函數cv2.matchShapes（），它使我們能夠比較兩個形狀或兩個輪廓，并返回一個顯示相似性的度量。結果越低，匹配就越好.它是根據hu-moment值計算的.
代碼：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("img7.png",0)
img2 = cv2.imread("img9.png",0)

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255,0)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img2, 127, 255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1)
cnt1 = contours[0]
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh2,2,1)
cnt2 = contours[0]

ret = cv2.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0)
print( ret )

輸出：
0.09604402805803886

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