OpenCV中几何形状识别与测量
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”
重磅干货，第一时间送达经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能：
几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆）
计算几何形状面积与周长、中心位置
提取几何形状的颜色
在具体代码实现与程序演示之前，我们先要搞清楚一些概念。
一、基本概念与函数介绍
1. 轮廓(contours)
什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像，这样便于轮廓提取、边缘提取等操作。轮廓发现的函数与参数解释如下：
findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)
- image输入/输出的二值图像
- mode 返回轮廓的结构、可以是List、Tree、External
- method 轮廓点的编码方式，基本是基于链式编码
- contours 返回的轮廓集合
- hieracrchy 返回的轮廓层次关系
- offset 点是否有位移2. 多边形逼近
多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下：
approxPolyDP(curve, epsilon, closed, approxCurve=None)
- curve 表示输入的轮廓点集合
- epsilon 表示逼近曲率，越小表示相似逼近越厉害
- close 是否闭合3. 几何距计算
图像几何距是图像的几何特征，高阶几何距中心化之后具有特征不变性，可以产生Hu距输出，用于形状匹配等操作，这里我们通过计算一阶几何距得到指定轮廓的中心位置，计算几何距的函数与参数解释如下：
moments(array, binaryImage=None)
- array表示指定输入轮廓
- binaryImage默认为None二、代码实现与演示
基于轮廓发现与多边形逼近、几何距实现几何形状识别与对象测量，测量时候还用到另外两个相关API分别是计算轮廓的周长与面积。具体用法在代码中体现。整个代码实现分为如下几步完成：1.图像二值化
# 二值化图像
print("start to detect lines...\n")
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("input image", frame)2.轮廓发现
out_binary, contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in range(len(contours)):
# 提取与绘制轮廓
cv.drawContours(result, contours, cnt, (0, 255, 0), 2)3.几何形状识别
# 轮廓逼近
epsilon = 0.01 * cv.arcLength(contours[cnt], True)
approx = cv.approxPolyDP(contours[cnt], epsilon, True)
# 分析几何形状
corners = len(approx)
shape_type = ""
if corners == 3:
count = self.shapes['triangle']
count = count+1
self.shapes['triangle'] = count
shape_type = "三角形"
if corners == 4:
count = self.shapes['rectangle']
count = count + 1
self.shapes['rectangle'] = count
shape_type = "矩形"
if corners >= 10:
count = self.shapes['circles']
count = count + 1
self.shapes['circles'] = count
shape_type = "圆形"
if 4 < corners < 10:
count = self.shapes['polygons']
count = count + 1
self.shapes['polygons'] = count
shape_type = "多边形"4.测量周长、面积、计算中心
# 求解中心位置
mm = cv.moments(contours[cnt])
cx = int(mm['m10'] / mm['m00'])
cy = int(mm['m01'] / mm['m00'])
cv.circle(result, (cx, cy), 3, (0, 0, 255), -1)
# 计算面积与周长
p = cv.arcLength(contours[cnt], True)
area = cv.contourArea(contours[cnt])5.颜色提取
# 颜色分析
color = frame[cy][cx]
color_str = "(" + str(color[0]) + ", " + str(color[1]) + ", " + str(color[2]) + ")"运行显示原图如下：
分析结果：
控制台输出：
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
下载2：Python视觉实战项目52讲
在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。
下载3：OpenCV实战项目20讲
在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
