学习笔记(33):Python+OpenCV计算机视觉-图像轮廓
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图像轮廓
边缘检测能过检测出边缘，但是边缘时不连续的（线段或者点）。将边缘连接为一个整体，构成轮廓。
*注意：
①对象是二值图像，需要先阈值分割，边缘检测。
②绘制轮廓需要更改原始图像，通常先拷贝src
③在opencv中，是从黑色背景中查找白色对象。因此，对象必须是白色（前景色），背景必须是黑色（背景色）。
使用函数：
cv2.findContours() 查找轮廓
image，contours，hierarchy=cv2.findContours(src,mode,method)
image(经过修改后的原始图像)
contours（轮廓）
hierarchy（轮廓层次）
mode（检测模式）：
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，里面的一层为内控的边界信息。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）
method(轮廓的近似方法)：
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:只压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形只需4个点来保存轮廓信息
cv2.CHAIN_APPROX_TC8近似9_L1:使用teh-Chinl chain近似算法
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:使用teh-Chinl chain近似算法
cv2.drawContours() 绘制轮廓
r = cv2.drawCountours(src,contours,contourldx,color[,thickness])
contours:需要绘制的边缘数组
contourldx:需要绘制的边缘索引，如果全部绘制则为-1（序号）
color:绘制的颜色，为BGR格式的Scalar
thickness:可选，绘制的密度，即描绘轮廓时所用的画笔粗细
import cv2
img = cv2.imread('111.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
backup = gray.copy()
edge = cv2.Canny(gray, 150 , 200)
image , contours , hierarchy = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(img , contours, -1 , (255,0,0))
cv2.namedWindow('edge',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('edge',edge)
cv2.namedWindow('img',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()