打印一个图片可以做出一个函数:
def cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
前面我们计算了这个图片的轮廓:
它的轮廓信息保存在了contours中,取出第一个轮廓,计算相关参数:
cnt = contours[0]
cv2.contourArea(cnt)
cv2.arcLength(cnt,True)
打印结果:
8500.5
437.9482651948929
这是分别求出了周长和面积,这里的True表示的是否是闭合的。
如图,第一个图是原图,如果将它的轮廓计算出来应该是第三个图的结果,但是我不想要这样一些带坑坑洼洼的结果,我只想要图2这样的结果呢?
原图中含有一些曲线,比如有一条曲线,这条曲线有A、B两个点,先将这两个点连上,在曲线中选到一个C点,使得这个C点到AB这条直线上距离最大,如果这个距离d小于指定的阈值t,那么这个AB直线就可以当做曲线的近似了。
那如果大于设定的阈值呢?那么曲线就会被分解成两个部分变成两个曲线,AC和BC,然后AC和BC继续去做前面的判断操作一直到找到近似直线。
但是在代码的实现却非常简单:
img = cv2.imread('contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')
每行代码的意思:
打印结果:
接下来做轮廓近似的处理:
epsilon = 0.1*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')
关键代码:approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
cv2.approxPolyDP这是计算轮廓的函数,第一个参数表示计算的轮廓,第二个是指定的阈值,这个阈值是自己指定的,一般通过周长来计算,所以approx是计算的轮廓信息,再用cv2.drawContours将轮廓拟合出来,打印图像。
打印结果:
这就是近似完的结果,这里可以调整前面计算周长的权重0.1多执行几次,这个值指定的越小结果越接近原始轮廓。
继续用上面的图片,如何将一个轮廓的外接矩形标出来呢?不废话直接上代码:
img = cv2.imread('contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[5]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')
前面几行都已经学习过了,直接看到这里
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cnt是轮廓信息,通过cv2.boundingRect可以计算出四个值x,y,w,h,一个坐标加上长宽,有这个信息就可以得到一个确定的矩形。
通过这个函数cv2.rectangle,依次传进去图像,坐标1,坐标2,颜色,线条宽度,拟合出这个轮廓
打印结果:
计算外接矩形和原始图形的面积比值:
area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h
extent = float(area) / rect_area
print ('轮廓面积与边界矩形比',extent)
第一行是计算原始面积,第二行+第三行计算外接矩形的面积,然后计算比值打印出来:
轮廓面积与边界矩形比 0.5154317244724715
外接圆:
(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')
模板匹配在openCV中是非常重要的内容,和卷积原理很像,模板在原图像上从原点开始滑动,计算模板与(图像被模板覆盖的地方)的差别程度,这个差别程度的计算方法在opencv里有6种,然后将每次计算的结果放入一个矩阵里,作为结果输出。假如原图形是AxB大小,而模板是axb大小,则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)
如图这是两个图片,我需要做的是将lena脸的部分框出来,然后右图相当于是标签,假如左图是一个9*9的图像,右图是一个3*3的图像,那么左图可以分解成9个3*3的图像,将右图与这9个区域的图像进行比对,通过计算两个图像的像素匹配程度来判断是这9个区域的那一个区域,9个区域就是从左至右从上至下一个一个进行匹配。
那这个匹配程度怎么计算呢,openCV提供了多种方法来计算,比如计算对应位置之间的像素值差异,差异值就是量化匹配程度,当然差异值越小说明匹配程度越接近。具体的匹配方法:
这里给出一个openCV官网链接,是上面这些匹配方法的计算公式:
OpenCV: Object Detection
分别将lena和模板(lena的脸)读进来,转化为灰度图后打印出大小:
# 模板匹配
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
template = cv2.imread('face.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]
print(img.shape)
print(template.shape)
h和w是模板的长和宽,打印的shape值为:
(263, 263)
(110, 85)
调用模板匹配操作:
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR',
'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED']
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
print(res.shape)
methods是所有方法
cv2.matchTemplate的参数分别为原始图像、模板、匹配方法
然后打印shape值
打印结果:
(154, 179)
这里的154=263-110+1,179=263-85+1
用这个结果去定位一下最小损失的那个像素点的位置:
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
print(min_val, max_val, min_loc, max_loc)
打印结果:
39168.0
74403584.0
(107, 89)
(159, 62)
在这个匹配方法中,我们需要的是min_loc,这个点的坐标再加上模板的长宽,就可以得到我们想要框住的区域了。
用6种不同的匹配方法进行模板匹配,看下结果的差异:
for meth in methods:
img2 = img.copy()
# 匹配方法的真值
method = eval(meth)
print (method)
res = cv2.matchTemplate(img, template, method)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 如果是平方差匹配TM_SQDIFF或归一化平方差匹配TM_SQDIFF_NORMED,取最小值
if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
top_left = min_loc
else:
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)
# 画矩形
cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2)
plt.subplot(121), plt.imshow(res, cmap='gray')
plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏坐标轴
plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.suptitle(meth)
plt.show()
对这个代码块逐行解释:
打印结果几乎都是一样的,就只列出一个了:
左边的图好理解,就是将lena的脸框出来了,我们完成了任务,右边就是计算出了一个最亮的位置也就是前面res变量的输出结果。
没有加上归一化操作的结果会稍微差点。
同样的道理我们做一下多个模板的匹配,比如一张图上有多个模板需要全部框出来:
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
# 取匹配程度大于%80的坐标
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表示可选参数
bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)
cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)
cv2.waitKey(0)
打印结果: