图像轮廓检测

目录

• 一、轮廓概念
  • 轮廓和边缘的区别：
  • findContours 方法说明
  • 实现
    • 计算轮廓
    • 绘制轮廓
• 二、轮廓特征
• 三、轮廓近似
  • 近似
  • 边界矩形
  • 外接圆

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一、轮廓概念

轮廓和边缘的区别：

边缘主要是反映梯度的变化，可以是零零散散的线条；
轮廓是一个整体；

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findContours 方法说明

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

• mode：轮廓检索模式

  • RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓;
  • RETR_LIST: 检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中;
  • RETR_CCOMP:检索所有的轮廓，并将他们组织为两层:顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
  • RETR_TREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次; （最常用）

• method：轮廓逼近方法

  • CHAIN_APPROX_NONE:以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形(顶点的序列)。
  • CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

出参：

• contours：轮廓信息
• hierarchy：层级

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实现

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
lena = cv2.imread('lena.jpg')
 
gray = cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(gray)
 
# 二值化；目的为了更好的进行检测
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(thresh)

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计算轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

np.array(contours).shape  # (421,)

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绘制轮廓

'''
第三个参数：画哪一个轮廓；-1 代表所有轮廓；在有多个轮廓时看起来比较明显。
第四个参数：BGR 颜色模式；
第四个参数：绘制线条的宽度

传入 src 图片不能使用原图，否则会在原图上花轮廓；所以这里使用 copy 复制一份；
'''
img = gray.copy()
res = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2)
plt.imshow(res)

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img = gray.copy()
res = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 1)
plt.imshow(res)

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二、轮廓特征

# 当使用辅助函数计算特征的时候，需要把各个轮廓单独取出来，才能使用
cnt = contours[1]
cnt
 
    array([[[210, 261]], 
           [[209, 262]], 
           [[210, 262]], 
           [[211, 262]], 
           [[212, 262]], 
           [[211, 261]]], dtype=int32)

# 面积
cv2.contourArea(cnt)  # 2.0
 
# 周长 True-闭合；
cv2.arcLength(cnt, True) # 6.828427076339722
 

cv2.arcLength(cnt, False) # 5.828427076339722

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三、轮廓近似

A点到B点的曲线，上面一点 C 距离AB直线最远，如果这个距离 d1 小于阈值，则 AB曲线和 AB直线近似；

否则进一步求 AC 和 CB 的近似线；不断二分下去；

使用场景：做 外界矩形、外界圆。

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cloud = cv2.imread('pie.png', 0)
plt.imshow(cloud)
 
# 计算轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(cloud, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 
len(contours)  # 3

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img1 = cloud.copy()
res = cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0,0,255), 4)
plt.imshow(res)

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cnt = contours[0]
img2 = cloud.copy()
res = cv2.drawContours(img2, [cnt], -1, (0,0,255), 4)
plt.imshow(res)

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近似

epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)

cloud1 = cloud.copy()
res = cv2.drawContours(cloud1, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
plt.imshow(res)

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边界矩形

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
img3 = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
plt.imshow(img3)

area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h

# 轮廓面积与边界矩形比
extent = float(area) / rect_area

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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)

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