opencv之cv2.findContours和drawContours(python)

o p e n c v 之 c v 2. f i n d C o n t o u r s ( p y t h o n ) opencv之cv2.findContours(python) opencvcv2.findContourspython


contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)


输入参数解析:image,mode,method

image:输入图像(二值化图像)

mode:轮廓的模式。

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。

method:轮廓的近似方法。

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


返回参数解析:contours, hierarchy

contours:返回的轮廓

hierarchy:每条轮廓对应的属性


cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)

image:指明在哪幅图像上绘制轮廓

contours

轮廓本身,list类型。

contourIdx

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

color:线的颜色(0,0,255)表示红色;(255,0,0)表示蓝色;

thickness

hickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式

lineType

线类型

hierarchy

属性

maxLevel

最高等级

offset

偏移


辅助函数

1.将彩色图转换为灰度图

  cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  

2.计算轮廓的面积

area = cv2.contourArea(cnt)

3.计算轮廓的周长

length= cv2.arcLength(cnt, True)

4 轮廓近似

# 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')

5.外接矩形: 使用cv2.boudingrect(cnt)获得轮廓的外接矩形,使用cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)画出矩阵的轮廓

cv2.boudingrect(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

ret = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

6.外接圆: 使用cv2.minEnclosingCircle(cnt)获得轮廓的外接圆,使用cv2.circle(ret, centers, radius, (0, 0, 255), 2)画出圆的轮廓

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)

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