opencv进阶学习笔记12：轮廓发现和对象测量
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轮廓发现
1轮廓发现介绍
基础版讲解：
opencv学习笔记20：图像轮廓
2轮廓发现API
cv2.findContours()
cv2.drawContours()
通过cv2.findContours() 查找轮廓在哪里，再通过 cv2.drawContours()将查找的轮廓绘制出来。
contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)
contours：轮廓
hierarchy:图像的拓扑信息（轮廓层次）（存储上一个轮廓，父轮廓…）
image：二值图像
mode:轮廓检索方式
method:轮廓的近似方法
r=cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness])
r:目标图像
image:原始图像
contours: 所有的输入轮廓边缘数组
contourIdx ：需要绘制的边缘索引，如果全部绘制为-1。如果有多个目标，可以绘制第一个目标0，第二个目标1，第三个目标2.。。
color：绘制的颜色，为BGR格式的SCalar
thickness:可选，绘制的密度，即轮廓的画笔粗细
import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def edge_demo(image):
blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)#去噪
gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# X Gradient
xgrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)
# Y Gradient
ygrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)
#edge
#edge_output = cv.Canny(xgrad, ygrad, 50, 150)
edge_output = cv.Canny(gray, 30, 100)
cv.imshow("Canny Edge", edge_output)
return edge_output
def contours_demo(image):
"""dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#cv.THRESH_OTSU自动寻找阈值
cv.imshow("binary image", binary)"""
binary = edge_demo(image)#边缘提取后的二值图像
contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("detect contours", image)
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("daqiu.jpg")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
contours_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
前面是通过边缘提取，然后再来寻找轮廓的。
改用
基于图像二值化方法 来提取
def contours_demo(image):
dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)#cv.THRESH_OTSU自动寻找阈值
cv.imshow("binary image", binary)
#binary = edge_demo(image)#边缘提取后的二值图像
contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("detect contours", image)
差点意思，还是基于边缘提取更好。
对象测量
对象测量：对找到的图像轮廓，计算它弧长与面积，多边形拟合，几何矩计算
多边形拟合API
获取轮廓的多边形拟合结果
cv2.approxPolyDP(contour，epsilon，close)
参数：
contour 轮廓
epsilon越小越折线越逼近真实形状
close – 是否为闭合区域
输出的是多边形点集
import cv2 as cv
import numpy as np
def measure_object(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
print("threshold value : %s"%ret)#打印阈值
cv.imshow("binary image", binary)#显示二值图像
dst = cv.cvtColor(binary, cv.COLOR_GRAY2BGR)
contours, hireachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
area = cv.contourArea(contour)# 求轮廓面积
x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)# 求轮廓外接矩形
rate = min(w, h)/max(w, h)
print("rectangle rate : %s"%rate)#宽高比
mm = cv.moments(contour)# 求几何矩,返回字典类型
print(type(mm))
# 求得图形的重心坐标
cx = mm['m10']/mm['m00']
cy = mm['m01']/mm['m00']
cv.circle(dst, (np.int(cx), np.int(cy)), 3, (0, 255, 255), -1)#绘制轮廓中心
cv.rectangle(dst, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)#在原图上，给轮廓绘制矩形
print("contour area %s"%area)
cv.imshow("measure-contours", dst)
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("shuzi.jpg")
src=cv.resize(src,None,fx=0.5,fy=0.5)
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
measure_object(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
计算出啦每个数字的面积，宽高比，可以用于简单数字识别
注意 原图中数字为黑色， 需要反二值化 ，使数字为轮廓，因为轮廓为白色
注意事项：有些图太小时，cx = mm['m10']/mm['m00'] cy = mm['m01']/mm['m00'] 出现分母为0，报错。所以得首先把图放大
如src=cv.resize(src,None,fx=1.5,fy=1.5)
算例2
import cv2 as cv
import numpy as np
def measure_object(image):
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
print("threshold value : %s"%ret)#打印阈值
cv.imshow("binary image", binary)#显示二值图像
dst = cv.cvtColor(binary, cv.COLOR_GRAY2BGR)
contours, hireachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours):
area = cv.contourArea(contour)# 求轮廓面积
x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)# 求轮廓外接矩形
rate = min(w, h)/max(w, h)
#print("rectangle rate : %s"%rate)
mm = cv.moments(contour)# 求几何矩,返回字典类型
print(type(mm))
# 求得图形的重心坐标
cx = mm['m10']/mm['m00']
cy = mm['m01']/mm['m00']
cv.circle(dst, (np.int(cx), np.int(cy)), 3, (0, 255, 255), -1)#绘制轮廓中心
#cv.rectangle(dst, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
#print("contour area %s"%area)
#轮廓多边形拟合
approxCurve = cv.approxPolyDP(contour,2, True)
#print(approxCurve.shape)
print(approxCurve.shape)
#轮廓拟合
if approxCurve.shape[0] > 6:
cv.drawContours(dst, contours, i, (0, 255, 0), 2)#i表示第几个轮廓
if approxCurve.shape[0] == 4:
cv.drawContours(dst, contours, i, (0, 0, 255), 2)
if approxCurve.shape[0] == 3:
cv.drawContours(dst, contours, i, (255, 0, 0), 2)
cv.imshow("measure-contours", dst)
print("--------- Python OpenCV Tutorial ---------")
src = cv.imread("duobianxin.jpg")
src=cv.resize(src,None,fx=1.5,fy=1.5)
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
measure_object(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
部分print(approxCurve.shape)数据如下
approxCurve.shape 有三维数据，第一维表示轮廓可以由几条线绘制出来，如三角形由三条直线就可绘制。如if approxCurve.shape[0] == 3: cv.drawContours(dst, contours, i, (255, 0, 0), 2)
图中蓝色均有3条绘制
同样要注意图的大小
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