使用Python+OpenCV实现图像上轮廓绘制

在地形图中，你有没有注意到在山区和地形图中海拔高的区域周围画的线？这些线被称为地形等高线。它们给出了地形的高程剖面图。这些线条要么是手工绘制的，要么是电脑生成的。

在本文中，我们将看到如何使用OpenCV在一个简单的图像上绘制等高线。

findContours函数

OpenCV为我们提供了“findContours”函数，该函数在二值图像中查找轮廓，并将其存储为一个numpy坐标点数组。函数定义如下。

cv.findContours(image,
                mode,
                method[,
                contours[, 
                hierarchy[,
                offset]]]) ->contours, hierarchy

image-源，一个8位单通道图像。非零像素被视为1。零像素仍然是0，所以图像被视为二进制。

mode-轮廓检索模式。

method-等值线近似法。

以及其他三个可选参数。

轮廓检索模式

第二个参数，即轮廓检索方式，用于检索图像中轮廓之间的关系。例如，在图像中，可能会有轮廓内的轮廓，就像嵌套轮廓一样。在这种情况下，我们称外部轮廓为父线，称内部轮廓为子线。

在使用findContours函数时，应该检索轮廓之间的这些关系，并将其存储在一个变量中。如果需要的话，它们也可以在未来使用。

OpenCV中有四种检索模式，分别是cv.RETR_LIST，cv.RETR_TREE，cv.RETR_CCOMP，cv.RETR_EXTERNAL。为了清楚地了解检索模式，强烈建议参考OpenCV的轮廓官方教程：https://docs.opencv.org/master/d9/d8b/tutorial_py_contours_hierarchy.html。

轮廓近似方法

OpenCv中有两种轮廓逼近方法。它们是cv.CHAIN_APPROX_NONE和cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE。如果通过cv.CHAIN_APPROX_NONE，则将存储轮廓的所有边界点。但实际上，我们需要所有的点吗?

例如，你发现了一条直线的轮廓线。需要这条直线上的所有点来表示这条直线吗?不，我们只需要这条线的两个端点。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。

drawContours函数

找到等高线后，将等高线的坐标点(x, y)存储在一个数组中，就可以用这些点在图像上绘制等高线。我们使用OpenCV的drawcontour函数来做同样的事情。

cv.drawContours(image,
                contours, 
                contourIdx,
                color[,
                thickness[,
                lineType[, 
                hierarchy[,
                maxLevel[,
                offset]]]]]) ->image

image- 目标图像。

contours-所有输入的轮廓线。每个轮廓被存储为一个点向量。

contourIdx-表示要绘制的轮廓的参数。如果是负数，则画出所有的等高线。

color-轮廓的颜色。

thickness-绘制轮廓时所用的线的粗细。如果为负值(例如，thickness=FILLED)，则绘制轮廓内部。

现在，我们已经学习了函数findContours和drawContours，让我们运行一个简单的代码以将这些函数应用于图像：

这是原始图像:

import cv2 as cv
#read the image
img = cv.imread("D://medium_blogs//pattern1.jpg")
#convert the image to grayscale
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
#blur image to reduce the noise in the image while thresholding
blur = cv.blur(gray, (10,10))
#Apply thresholding to the image
ret, thresh = cv.threshold(blur, 1, 255, cv.THRESH_OTSU)
#find the contours in the image
contours, heirarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#draw the obtained contour lines(or the set of coordinates forming a line) on the original image
cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 20)
#show the image
cv.namedWindow('Contours',cv.WINDOW_NORMAL)
cv.namedWindow('Thresh',cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('Contours', img)
cv.imshow('Thresh', thresh)
if cv.waitKey(0):
    cv.destroyAllWindows()

阈值图像和画上轮廓的原始图像如下。

阈值图像：

原始图像上绘制的等高线：

这就是如何在图像上找到并绘制等高线的方法。你也可以在地图上试试看。

☆ END ☆

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