【youcans 的 OpenCV 例程200篇】195.绘制图像轮廓（cv.drawContours）
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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】195.绘制图像轮廓（cv.drawContours）
1. 轮廓
轮廓是一系列相连的像素点组成的曲线，代表了物体的基本外形。轮廓常用于形状分析和物体的检测和识别。
边缘检测根据灰度的突变检测边界，但检测到的边缘通常还是零散的片段，并未构成整体。从背景中分离目标，就要将边缘像素连接构成轮廓。也就是说，轮廓是连续的，边缘不一定都连续。边缘主要是作为图像的特征使用，而轮廓主要用来分析物体的形态。
### 1.2 轮廓的绘制
OpenCV 提供函数 cv2.drawContours() 绘制轮廓。绘制轮廓并不是绘图显示，而是修改图像添加轮廓线。
函数说明：
cv.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness=1, lineType=LINE_8, hierarchy=Mat(), maxLevel=INT_MAX, offset=Point()] ) → image
cv.findContours() 对黑色背景的二值图像操作，通常会先使用阈值分割或边缘检测得到二值图像。
参数说明：
- image：输入/输出图像，必须是 BGR 格式的彩色图像
- contours： 输入的轮廓列表，每个轮廓由边界点坐标 (x,y) 向量构成
- contourIdx：所要绘制的轮廓的编号，-1 表示绘制所有轮廓
- color：绘制轮廓的颜色，RGB
- thickness：绘制轮廓的线宽，-1 （“CV_FILLED”）表示轮廓内部填充
- lineType：绘制轮廓的线型
- cv.FILLED：填充
- cv.LINE_4：4 邻接线型
- cv.LINE_8：8 邻接线型，默认值
- cv.LINE_AA：抗锯齿线型
- hierarchy： 轮廓的结构信息，可选项
- maxLevel：绘制轮廓的最大级别，存在轮廓结构信息 hierarchy 时才适用：0 表示仅绘制指定轮廓，1 表示绘制轮廓及下一级的子轮廓， 2 表示绘制轮廓及所有各级内部轮廓
- offset：每个轮廓点的偏移量，可选项
注意事项：
- 在一些 OpenCV 版本中，绘制轮廓操作会改变原始图像。为了避免不同版本带来的错误，推荐都采用原始图像的 copy 作为函数的输入图像。
例程 12.2：绘制轮廓
# 12.2 绘制轮廓
img = cv2.imread("../images/pattern1.png", flags=1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 灰度图像
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_OTSU+cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("Origin")
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 寻找二值化图中的轮廓
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # OpenCV3
# contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # OpenCV4~
# 绘制最内层轮廓, hierarchy[0][i][2]=-1 表示没有子轮廓，即为最内层轮廓
contourEx = img.copy() # OpenCV3.2 之前的早期版本，查找轮廓函数会修改原始图像
for i in range(len(contours)): # 绘制第 i 个轮廓
if hierarchy[0][i][2]==-1: # 最内层轮廓
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i]) # 外接矩形
text = "{}({},{})".format(i, x, y)
contourEx = cv2.drawContours(contourEx, contours, i, (205, 0, 0), thickness=-1) # 第 i 个轮廓，内部填充
contourEx = cv2.putText(contourEx, text, (x,y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255))
print("i=", i, ",contours[i]:", contours[i].shape, ",hierarchy[0][i] =", hierarchy[0][i], "text=", text)
# 绘制全部轮廓，contourIdx=-1 绘制全部轮廓
contourTree = img.copy()
contourTree = cv2.drawContours(contourTree, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
plt.subplot(132), plt.axis('off'), plt.title("External contour")
plt.imshow(cv2.cvtColor(contourEx, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.subplot(133), plt.axis('off'), plt.title("Tree contour")
plt.imshow(cv2.cvtColor(contourTree, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.tight_layout()
plt.show()
（本节完）
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