Opencv4 -Python官方教程学习笔记17---图像轮廓

目标

1. 了解轮廓是什么。
2. 学习查找轮廓，绘制轮廓。
3. 函数：cv.findContours()，cv.drawContours()

什么是轮廓？

轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。

1.为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。
2.从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图像。
3.在OpenCV中，找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物体。因此请记住，要找到的对象应该是白色，背景应该是黑色。

让我们看看如何找到二进制图像的轮廓：

import numpy as np
import cv2 as cv
path = r'D:\PYTHON\timg.jpg'  #不能有中文路径
im = cv.imread(path)     #读取图像
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
# findcontour()函数中有三个参数，第一个是源图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓逼近方法。
# 输出等高线和层次结构。轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓是一个(x,y)坐标的Numpy数组的边界点的对象。
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如何绘制轮廓?

要绘制轮廓，请使用cv.drawContours函数。只要有边界点，它也可以用来绘制任何形状。它的第一个参数是源图像，第二个参数是应该作为Python列表传递的轮廓，第三个参数是轮廓的索引（在绘制单个轮廓时有用。要绘制所有轮廓，请传递-1），其余参数是颜色，厚度等等
绘制所有轮廓：

import numpy as np
import cv2 as cv
path = r'D:\PYTHON\timg.jpg'  #不能有中文路径
im = cv.imread(path)     #读取图像
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
cv.imshow('xx',img)

绘制单个轮廓，如第四个轮廓：

cv.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)

但是在大多数情况下，以下方法会很有用：

cnt = contours[4]
cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)

轮廓近似方法

cv.findContours函数中的第三个参数。它实际上表示什么？
如果传递cv.CHAIN_APPROX_NONE，则将存储所有边界点。但是实际上我们需要所有这些要点吗？例如，您找到了一条直线的轮廓。您是否需要线上的所有点来代表该线？不，我们只需要该线的两个端点即可。这就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。它删除所有冗余点并压缩轮廓，从而节省内存。