OpenCV-Python——图像轮廓

图像轮廓与边缘的区别：边缘是不连续的，轮廓是连续的，将边缘连接起来，就能构成轮廓。
图像轮廓的绘制需要用到两个函数：cv2.findContours()和cv2.drawContours()
res,contours,hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)

• res:处理后的图像
• contours:返回的轮廓数组，每个轮廓由一条曲线（一系列坐标）构成
• hierarchy:图像的拓扑信息(轮廓层次)
• image:需要处理的图像，此处必须为二值图像
• mode:轮廓检索模式
• cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓
• cv2.RETR_LIST：检测的轮廓不建立等级关系
• cv2.RETR_CCOMP：建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。
• cv2.RETR_TREE：建立一个等级树结构的轮廓，常用这个方法。
• method:轮廓的保存方法
• cv2.CHAIN_APPROX_NONE：保存所有的轮廓点
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保存某个方向上的两个点（可以简单理解为只保存一条线段上的两点），常用这个方法。
• cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1：使用 teh-Chinl chain近似算法（暂不明）
• cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用 teh-Chinl chain近似算法（暂不明）

res = cv2.drawContours(img,contours,contourIdx,color[,thickness])

• res：处理后的图像
• img：需要处理的原图像，处理这里会改变原图像，因此要先将原图像拷贝
• contours：轮廓
• contourIdx：需要绘制的轮廓的下标，-1表示绘制所有轮廓
• color：需要绘制的轮廓的颜色，由(B,G,R)元组表示
• thickness：轮廓的粗细

示例代码

img = cv2.imread('test.png')
#转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#转化为二值图
_,binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
image,contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
res = cv2.drawContours(img.copy(),contours,-1,(255,0,0))
cv2.imshow('org',img)
cv2.imshow('res',res)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

效果：
原图：效果图：