Python中OpenCV实现查找轮廓的实例

本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。

代码: contours.py

OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第1张图片

我们以下图作为示例:

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第2张图片

二值化图像

代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像:

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第3张图片

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第4张图片

其使用预训练好的实例分割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py。模型检出结果,如下:

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第5张图片

模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的,此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。

本文代码也提供了根据色域来获取红球掩膜的办法:

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR)

# HSV 阈值,获取掩膜
def _threshold_hsv(image, lower, upper):
  hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
  mask = cv.inRange(hsv, lower, upper)
  result = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask)
  return result, mask

_, thres = _threshold_hsv(img, np.array([0,110,190]), np.array([7,255,255]))

# 清除小点(可选)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (1, 1))
thres = cv.morphologyEx(thres, cv.MORPH_OPEN, kernel)

查找轮廓

# 查找轮廓
#  cv.RETR_EXTERNAL: 只查找外部轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(
  threshold, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 近似轮廓,减点(可选)
contours_poly = [cv.approxPolyDP(c, 3, True) for c in contours]

# 绘制轮廓
h, w = threshold.shape[:2]
drawing = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(len(contours)):
  cv.drawContours(drawing, contours_poly, i, (0, 255, 0), 1, cv.LINE_8, hierarchy)

获取边界框

boundingRect 获取边界框,并绘制:

for contour in contours_poly:
  rect = cv.boundingRect(contour)
  cv.rectangle(drawing,
                (int(rect[0]), int(rect[1])),
                (int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[3])),
                (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第6张图片

minEnclosingCircle 获取边界圈,并绘制:

for contour in contours_poly:
  center, radius = cv.minEnclosingCircle(contour)
  cv.circle(drawing, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius),
            (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)

Python中OpenCV实现查找轮廓的实例_第7张图片

参考

OpenCV Tutorials / Image Processing

到此这篇关于OpenCV实现查找轮廓的实例的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 查找轮廓内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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