Opencv从零开始 - 「启蒙篇」- 轮廓和轮廓特征
本文主要对opencv中图像的轮廓检测和轮廓特性进行了相关的介绍,基本涵盖了日常使用的一些轮廓方法,大家可以一起来了解了解~
目录
OpenCV 中的轮廓
- 寻找轮廓
- 绘制轮廓
- 轮廓层级
轮廓的特征
- 图像矩
- 轮廓面积
- 轮廓周长
- 外接矩形
- 最小外接圆
- 拟合椭圆
- 形状匹配
- 轮廓近似
- 凸包
- 凸面缺陷
- 点到轮廓距离
OpenCV 中的轮廓
??问:什么是轮廓?
?答:轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续。
??问:如何寻找轮廓?
?答:寻找轮廓的操作一般用于二值化图,所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图
PS:寻找轮廓是针对白色物体的,一定要保证物体是白色,而背景是黑色,不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。
寻找轮廓
??调用 cv2.findContours() 函数:
import cv2 img = cv2.imread('handwriting.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 寻找二值化图中的轮廓 image, contours, hierarchy = cv2.findContours( thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(len(contours)) # 结果应该为2
- 参数1:二值化原图
- 参数2:轮廓的查找方式,一般使用cv2.RETR_TREE,表示提取所有的轮廓并建立轮廓间的层级。
- 参数3:轮廓的近似方法。比如对于一条直线,我们可以存储该直线的所有像素点(cv2.CHAIN_APPOX_NONE),也可以只存储起点和终点。使用 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 就表示用尽可能少的像素点表示轮廓.
绘制轮廓
??调用 cv2.drawContours() 函数:
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255),2)
?其中参数2就是得到的contours,参数3表示要绘制哪一条轮廓,-1表示绘制所有轮廓,参数4是颜色(B/G/R通道,所以(0,0,255)表示红色),参数5是线宽.
?一般情况下,我们会首先获得要操作的轮廓,再进行轮廓绘制及分析:
cnt = contours[1] cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)
轮廓层级
图中总共有8条轮廓,2和2a分别表示外层和里层的轮廓,3和3a也是一样。从图中看得出来:
- 轮廓0/1/2是最外层的轮廓,我们可以说它们处于同一轮廓等级:0级
- 轮廓2a是轮廓2的子轮廓,反过来说2是2a的父轮廓,轮廓2a算一个等级:1级
- 同样3是2a的子轮廓,轮廓3处于一个等级:2级
- 类似的,3a是3的子轮廓,等等…………
? OpenCV中轮廓等级的表示:如果我们打印出cv2.findContours()函数的返回值hierarchy,会发现它是一个包含4个值的数组:[Next, Previous, First Child, Parent]
- Next: 与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓,没有为-1。
- Previous: 与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓,没有为-1。
- Firtst Child: 当前轮廓的第一条子轮廓,没有为-1。
- Parent: 当前轮廓的父轮廓,没有为-1。
? 轮廓的四种寻找方式:
- RETR_LIST:所有轮廓属于同一层级
- RETR_TREE: 完整建立轮廓的各属性
- RETR_EXTERNAL: 只寻找最高层级的轮廓
- RETR_CCOMP: 所有轮廓分2个层级,不是外界就是最里层
??问:如何把下图的三个内圈填满灰色?
?代码如下:
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('circle_ring.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _,th = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) # 寻找轮廓,使用cv2.RETR_CCOMP寻找内外轮廓 image, contours, hierarch = cv2.findContours(th, cv2.RETR_CCOMP, 2) # 找到内层轮廓并填充 # hierarchy的形状为(1,6,4),使用np.squeeze压缩一维数据,变成(6,4) hierarchy = np.squeeze(hierarchy) for i in range(len(contours)): # 存在父轮廓,说明是里层 if (hierarchy[i][3] != -1): cv2.drawContours(img, contours, i, (180, 215, 215), -1) cv2.imwrite('result.jpg', img)
轮廓的特征
- 计算物体的周长、面积、质心、最小外接矩形等 ??
- OpenCV函数:cv2.contourArea(), cv2.arcLength(), cv2.approxPolyDP()等 ??
图像矩
- 图像矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等;
- 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以字典形式返回。
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0) _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2) # 以数字3的轮廓为例 cnt = contours[0] img_color1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) img_color2 = np.copy(img_color1) cv2.drawContours(img_color1, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('img',img_color1) cv2.waitKey(0)
?采用图像矩
M = cv2.moments(cnt) # 对象的质心 cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00'])
??M中包含了很多轮廓的特征信息,比如M[‘m00’]表示轮廓面积,与cv2.contourArea() 计算结果是一样的.
轮廓面积
area = cv2.contourArea(cnt)
??注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数,而是根据几何方法算出来的,所以有小数。
如果统计二值图中像素点个数,应尽量避免循环,可以使用cv2.countNonZero(),更加高效。
轮廓周长
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
?? 参数2表示轮廓是否封闭,显然我们的轮廓是封闭的,所以是True。
外接矩形
- 形状的外接矩形有两种,如下图,绿色的叫外接矩形,表示不考虑旋转并且能包含整个轮廓的矩形。蓝色的叫最小外接矩,考虑了旋转:
1?? 外接矩形:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
2?? 最小外接矩形:
rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 矩形四个角点取整 box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) cv2.drawContours(img_color1, [box], 0, (255, 0, 0), 2)
?? np.int0(x) 是把x取整的操作,比如377.93就会变成377,也可以用x.astype(np.int)
最小外接圆
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) (x, y, radius) = cv2.int0((x, y, radius)) cv2.circle(img_color2, (x,y), radius, (0, 0, 255), 2)
拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(cnt) cv2.ellipse(img_color2, ellipse, (255,255,0), 2)
形状匹配
- cv2.matchShapes()可以检测两个形状之间的相似度,返回值越小,越相似 ??
img = cv2.imread('shapes.jpg', 0) _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2) img_color = cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 用于绘制的彩色图
图中有3条轮廓,我们用A/B/C表示:
cnt_a, cnt_b, cnt_c = contours[0], contours[1], contours[2] print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_b, 1, 0.0)) # 0.0 print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_c, 1, 0.0)) # 2.17e-05 print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_a, 1, 0.0)) # 0.418
?? 可以看到BC相似程度比AB高很多,并且图形的旋转或缩放并没有影响。其中,参数3是匹配方法,参数4是OpenCV的预留参数,暂时没有实现,可以不用理会。
轮廓近似
- 将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状,新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定,用的Douglas-Peucker算法。??
import cv2 import numpy as np # 1.先找到轮廓 img = cv2.imread('unregular.jpg', 0) _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) image, conturs, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2) cnt = contours[0] # 2.进行多边形逼近,得到多边形的角点 approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 3, True) # 3.画出多边形 image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.polylines(image, [approx], True, (0, 255, 0), 2)
其中cv2.approxPolyDP() 的参数2(epsilonepsilon)是一个距离值,表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度,值越小,越精确;参数3表示是否闭合。
凸包
- 凸包跟多边形逼近很像,只不过它是物体最外层的”凸”多边形:集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部,则称集合A是凸形的。如下图,红色的部分为手掌的凸包,双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects),凸缺陷常用来进行手势识别等。
import cv2 img = cv2.imread('convex.jpg', 0) _, th = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(th, 3, 2) cnt = contours[0] image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0 , 255), 2) # 寻找凸包,得到凸包的角点 hull = cv2.convexHull(cnt) # 绘制凸包 cv2.polylines(image, [hull], True, (0, 255, 0), 2)
?? 其中函数cv2.convexHull()有个可选参数returnPoints,默认是True,代表返回角点的x/y坐标;如果为False的话,表示返回轮廓中是凸包角点的索引,比如说:
print(hull[0]) # [[362 184]](坐标) hull2 = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False) print(hull2[0]) # [510](cnt中的索引) print(cnt[510]) # [[362 184]]
?? 当使用cv2.convexityDefects()计算凸包缺陷时,returnPoints需为False
?? 另外可以用下面的语句来判断轮廓是否是凸形的:
print(cv2.isContourConvex(hull)) # True
凸面缺陷
- OpenCV提供了现成的函数来做这个,cv2.convexityDefects().
- 注意:我们要传returnPointsFalse来找凸形外壳。
- 它返回了一个数组,每行包含这些值:[start point, end point, farthest point, approximate distance to farthest point].我们可以用图像来显示他们。我们画根线把start point和end point连起来。然后画一个圆在最远点。记住最前三个返回值是 cnt 的索引,所以我们我们得从 cnt 里拿出这些值.
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('star.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255,0) _,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1) cnt = contours[2] # 返回凸包角点的索引 hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) # 检测凸凹陷 defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) # 可视化 for i in range(defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(cnt[s][0]) end = tuple(cnt[e][0]) far = tuple(cnt[f][0]) cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)
点到轮廓距离
- cv2.pointPolygonTest() 函数计算点到轮廓的最短距离(也就是垂线),又称多边形测试:
dist = cv2.pointPolygonTest(cnt, (100, 100), True) # -3.53
?? 其中参数3为True时表示计算距离值:点在轮廓外面值为负,点在轮廓上值为0,点在轮廓里面值为正;参数3为False时,只返回-1/0/1表示点相对轮廓的位置,不计算距离。
未完待续~
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更多Opencv教程将后续发布,欢迎关注哟~??????
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作者: freeclashnode
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