基于Python_Opencv识别图像轮廓

要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出）

轮廓检测

Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。

import cv2

img = cv2.imread('cloud.jpg')
# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img1, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 以圆形框出云朵
# for i in range(len(contours)):
#   (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
#   center = (int(x), int(y))
#   radius = int(radius)
#   img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

#以云朵边界轮廓框出云朵
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

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

需要注意的是cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图。

cv2.findContours()函数

函数的原型为：

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

返回两个值：contours,hierarchy。注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy

参数说明

第一个参数是寻找轮廓的图像
第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
1. cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
2. cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
3. 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。
4. 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 m a x ( a b s ( x 1 − x 2 ) , a b s ( y 2 − y 1 ) ) == 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

返回值

cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。

contour返回值

cv2.findContours()函数首先返回一个list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。这个概念非常重要。在下面drawContours中会看见。可以打印观察contours的数据类型。

print (type(contours))  
print (type(contours[0]))  
print (len(contours))  

hierarchy返回值

该函数还可返回一个可选的hiararchy结果，这是一个ndarray，其中的元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。

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轮廓的绘制

OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]])  

1. 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓；
2. 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list；
3. 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。
4. 后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式。
   

OpenCV中通过cv2.minEnclosingCircle()可以帮我们找到一个对象的外接圆。它是所有能够包括对象的圆中面积最小的一个。

(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)

2018.8.11