目標(biāo)

• 了解輪廓是什么。
• 學(xué)習(xí)查找輪廓，繪制輪廓等。
• 你將看到以下功能：cv.findContours()，cv.drawContours()

什么是輪廓?

輪廓可以簡單地解釋為連接具有相同顏色或強(qiáng)度的所有連續(xù)點(diǎn)(沿邊界)的曲線。輪廓是用于形狀分析以及對(duì)象檢測和識(shí)別的有用工具。

• 為了獲得更高的準(zhǔn)確性，請(qǐng)使用二進(jìn)制圖像。因此，在找到輪廓之前，請(qǐng)應(yīng)用閾值或canny邊緣檢測。
• 從OpenCV 3.2開始，findContours()不再修改源圖像。
• 在OpenCV中，找到輪廓就像從黑色背景中找到白色物體。因此請(qǐng)記住，要找到的對(duì)象應(yīng)該是白色，背景應(yīng)該是黑色。

讓我們看看如何找到二進(jìn)制圖像的輪廓：import?numpy?as?npimport?cv2?as?cvim?=?cv.imread('test.jpg')imgray?=?cv.cvtColor(im,?cv.COLOR_BGR2GRAY)ret,?thresh?=?cv.threshold(imgray,?127,?255,?0)contours,?hierarchy?=?cv.findContours(thresh,?cv.RETR_TREE,?cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)findcontour()函數(shù)中有三個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是源圖像，第二個(gè)是輪廓檢索模式，第三個(gè)是輪廓逼近方法。輸出等高線和層次結(jié)構(gòu)。輪廓是圖像中所有輪廓的Python列表。每個(gè)單獨(dú)的輪廓是一個(gè)(x,y)坐標(biāo)的Numpy數(shù)組的邊界點(diǎn)的對(duì)象。注意稍后我們將詳細(xì)討論第二和第三個(gè)參數(shù)以及有關(guān)層次結(jié)構(gòu)。在此之前，代碼示例中賦予它們的值將適用于所有圖像。

如何繪制輪廓?

要繪制輪廓，請(qǐng)使用cv.drawContours函數(shù)。只要有邊界點(diǎn)，它也可以用來繪制任何形狀。它的第一個(gè)參數(shù)是源圖像，第二個(gè)參數(shù)是應(yīng)該作為Python列表傳遞的輪廓，第三個(gè)參數(shù)是輪廓的索引(在繪制單個(gè)輪廓時(shí)有用。要繪制所有輪廓，請(qǐng)傳遞-1)，其余參數(shù)是顏色，厚度等等

• 在圖像中繪制所有輪廓：

  cv.drawContours(img,?contours,?-1,?(0,255,0),?3)

• 繪制單個(gè)輪廓，如第四個(gè)輪廓：

  cv.drawContours(img,?contours,?3,?(0,255,0),?3)?

• 但是在大多數(shù)情況下，以下方法會(huì)很有用：

  cnt?=?contours[4]cv.drawContours(img,?[cnt],?0,?(0,255,0),?3)

注意最后兩種方法相似，但是前進(jìn)時(shí)，您會(huì)發(fā)現(xiàn)最后一種更有用。

輪廓近似方法

這是cv.findContours函數(shù)中的第三個(gè)參數(shù)。它實(shí)際上表示什么？上面我們告訴我們輪廓是強(qiáng)度相同的形狀的邊界。它存儲(chǔ)形狀邊界的(x,y)坐標(biāo)。但是它存儲(chǔ)所有坐標(biāo)嗎？這是通過這種輪廓近似方法指定的。如果傳遞cv.CHAIN_APPROX_NONE，則將存儲(chǔ)所有邊界點(diǎn)。但是實(shí)際上我們需要所有這些要點(diǎn)嗎？例如，您找到了一條直線的輪廓。您是否需要線上的所有點(diǎn)來代表該線？不，我們只需要該線的兩個(gè)端點(diǎn)即可。這就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。它刪除所有冗余點(diǎn)并壓縮輪廓，從而節(jié)省內(nèi)存。下面的矩形圖像演示了此技術(shù)。只需在輪廓數(shù)組中的所有坐標(biāo)上繪制一個(gè)圓(以藍(lán)色繪制)。第一幅圖像顯示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE獲得的積分(734個(gè)點(diǎn))，第二幅圖像顯示了我用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE獲得的效果(只有4個(gè)點(diǎn))。看，它可以節(jié)省多少內(nèi)存！！！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv函数findcontours_OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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