理论
在前面的关于轮廓的几节里,我们介绍了轮廓相关的一些函数。但当我们用cv2.findContours()函数来找轮廓的时候,我们传入了一个参数,Contour Retrieval Mode。我们一般传的是cv2.RETR_LIST或者cv2.RETR_TREE这样就可以了。但是这个参数实际是什么意思呢?
并且在输出时我们得到了三个数组,第一个是图像,第二个是我们的轮廓,第三个输出名字是hierarchy。但是我们一直没用这个。
什么是层级?
一般来说我们用cv2.findContours()函数来检测图像里的目标,有时候目标在不同的地方,但是在有些情况下,有些图形在别的图形里面,就像图形嵌套,在这种情况下,我们把外面那层图形叫做parent,里面的叫child。这样图形里的轮廓之间就有了关系。我们可以指定一个轮廓和其他之间的是如何连接的,这种关系就是层级。
看下面的例子:
在这个图像里,不同的图形我标注了0-5,2和2a表示了最外层盒子的外部和内部轮廓。
这里轮廓0,1,2是外部的。我们可以说他们是hierarchy-0,或者他们是同层级的。
接下来是contour-2a,可以认为是轮廓-2的孩子,或者反过来,contour-2是contour-2a的父亲,所以它在hierarchy-1里。类似的contour-3是contour-2的孩子,在下一层级。最后contour4,5是contour-3a的孩子,它们在最后的层级。
OpenCV里的层级表示
每个轮廓有他自己的关于层级的信息,谁是他的孩子,谁是他的父亲等。OpenCV用一个包含四个值得数组来表示:[Next, Previous, First_Child, Parent]
"Next表明同一层级的下一个轮廓"
比如,在我们的图片里的contour-0,水上hi他相同层级的下一个轮廓?是contour-1,所以Next=1,对于Contour-1,下一个是contour-2,所以Next=2
那对于contour-2呢?没有同层级的下一个轮廓,所以Next=-1。那么对于contour-4呢?同层级的下一个是contour-5,所以下一个轮廓是contour-5.Next=5
"Previous指同层级的前一个轮廓"
和上面一样,contour-1的前一个是contour-0.contour-2的前一个contour-1.对于contour-0没有前序,所以-1
"First_Child指它的第一个孩子轮廓"
不用解释,对于contour-2,孩子是contour-2a,所以这里是contour-2a的索引,contour-3a有两个孩子,但我们只取第一个,是contour-4,所以First_Child=4.
"Parent指它的父轮廓索引"
和First_Child相反,contour-4和contour-5的parent都是contour-3a,对于contour-3a,是contour-3
注意:
如果没有孩子或者父亲,就为-1
我们知道了层级,现在来看OpenCV里的轮廓获取模式,四个标志cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL表示啥?
轮廓获取模式
1.RETR_LIST
这是最简单的一个,它获取所有轮廓,但是不建立父子关系,他们都是一个层级。
所以,层级属性第三个和第四个字段(父子)都是-1,但是Next和Previous还是有对应值。
下面是结果,每行是对应轮廓的层级信息。
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[ 3, 1, -1, -1],
[ 4, 2, -1, -1],
[ 5, 3, -1, -1],
[ 6, 4, -1, -1],
[ 7, 5, -1, -1],
[-1, 6, -1, -1]]])
2.RETR_EXTERNAL
如果用这个模式,它返回最外层的。所有孩子轮廓都不要,我们可以说在这种情况下,只有家族里最老的会被照顾,其他都不管。
所以在我们的图像里,有多少最外层的轮廓呢,有3个,contours 0,1,2
>>>hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[-1, 1, -1, -1]]])
3.RETR_CCOMP
这个模式获取所有轮廓并且把他们组织到一个2层结构里,对象的轮廓外边界在等级1里,轮廓内沿(如果有的话)放在层级2里。如果别的对象在它里面,里面的对象轮廓还是放在层级1里,它的内沿在层级2.
看下面的例子,轮廓的顺序为红色,他们的层级是绿色,
看第一个轮廓,contour-0,他的层级是1,他有两个洞,contours1和2,他们都属于层级2,所以对于contour-0,Next是contour-3,没有前序,他的第一个孩子是contour-1,没有parent,所以层级数组是[3,-1,1,-1]
看contour-1,他在层级2里,Next是contour-2,没有前序,没有孩子,parent是contour-0,所以数组是[2,-1,-1,0]
同样对于contour-2,也在层级2里,没有next,前序是contour-1,没有孩子,parent是contour-0,所以[-1,1,-1,0]。
contour-3:next是contour-5,Previous是contour-0,Child是contour-4,没有parent,所以[5,0,4,-1]
contour-4:在层级2里,没有兄弟,所以没有Next,没有Previous,没有孩子,parent是contour-3,[-1,-1,-1,3]
>>> hierarchy
array([[[ 3, -1, 1, -1],
[ 2, -1, -1, 0],
[-1, 1, -1, 0],
[ 5, 0, 4, -1],
[-1, -1, -1, 3],
[ 7, 3, 6, -1],
[-1, -1, -1, 5],
[ 8, 5, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
4.RETR_TREE
最后,Mr.Perfect。它取回所有的轮廓并且创建完整的家族层级列表,它甚至能告诉你谁是祖父,父亲,儿子,孙子。。
比如把上面的图形用cv2.RETR_TREE,
对于contour-0:层级是0,Next是contour-7,没有previous,孩子是contour-1,没有parent,所以[7,-1,1,-1]
contour-1:在层级1里,没有同级的其他轮廓,没有previous,孩子是contour-2,所以[-1,-1,2,0]
>>> hierarchy
array([[[ 7, -1, 1, -1],
[-1, -1, 2, 0],
[-1, -1, 3, 1],
[-1, -1, 4, 2],
[-1, -1, 5, 3],
[ 6, -1, -1, 4],
[-1, 5, -1, 4],
[ 8, 0, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
OpenCV里的直方图