cv2.RETR_EXTERNAL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,上一层为外边界,内层为内孔的边界。
如果内孔内还有连通物体,则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。
cv2.CHAIN_APPROX_NOME存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1;
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE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,例如一个矩形轮廓只需要4个点来保存轮廓信息;
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,
cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)
轮廓本身,list类型。
第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。
color:线的颜色(0,0,255)表示红色;(255,0,0)表示蓝色;
hickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式
线类型
属性
最高等级
偏移
cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
area = cv2.contourArea(cnt)
length= cv2.arcLength(cnt, True)
# 使用周长的倍数作为阈值,阈值越小,图像的轮廓近似与轮廓越近似
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
img = cv2.imread('contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
Binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
# 使用周长的倍数作为阈值,阈值越小,图像的轮廓近似与轮廓越近似
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
draw_img = img.copy()
ret = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(ret, 'ret')
cv2.boudingrect(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
ret = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv2.minEnclosingCircle(cnt)
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
ret = cv2.circle(ret, center, radius, (0, 255, 0), 2)