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轮廓检测

在opencv-python中调用cv2.findContours()可以实现轮廓检测。API如下：

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])

第一个参数是要寻找轮廓的图像；

第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
    cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
    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。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
    cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

第三个参数method为轮廓的近似办法
    cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

返回两个值：contours，hierarchy。分别代表着图像的轮廓和它们的层次。

找到图像轮廓后可以用cv2.drawContours()绘制轮廓

代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('square.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
#cv2.findContours()输入图像需要是二值图
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#img在该图像上绘制,contours轮廓 -1：绘制所有轮廓 （0，255,0):选择颜色，2:线宽，为-1时填充
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),2)
cv2.imshow('res',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原始图像

 

绘制轮廓图像