圖像輪廓檢測

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（一）檢測輪廓

在OpenCV-python中，使用cv2.findContours()函數(shù)來對圖像進行輪廓檢測。

返回三個值：image，contours，hierarchy

contours指的是輪廓本身，hierarchy是每條輪廓對應(yīng)的屬性

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])

參數(shù)：

• 第一個參數(shù)是尋找輪廓的圖像；
• 第二個參數(shù)表示輪廓的檢索模式：cv2.RETR_EXTERNAL表示只檢測外輪廓? ? cv2.RETR_LIST檢測的輪廓不建立等級關(guān)系，cv2.RETR_CCOMP建立兩個等級的輪廓，上面的一層為外邊界，里面的一層為內(nèi)孔的邊界信息。如果內(nèi)孔內(nèi)還有一個連通物體，這個物體的邊界也在頂層。cv2.RETR_TREE建立一個等級樹結(jié)構(gòu)的輪廓。
• 第三個參數(shù)method為輪廓的近似方法。cv2.CHAIN_APPROX_NONE存儲所有的輪廓點，相鄰的兩個點的像素位置差不超過1，即max（abs(x1-x2),? abs(y1-y2)）=1。? ?cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE壓縮水平方向，垂直方向，對角線方向的元素，只保留該方向的終點坐標，例如一個矩陣輪廓只需4個點來保存輪廓信息。? ? cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,? ? cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chini chain近似算法??

?（二）繪制輪廓

OpenCV中使用cv2.drawContours在圖像上繪制輪廓

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[,maxLevel[, offset ]]]]])

參數(shù)：

• 第一個參數(shù)傳入所要繪制輪廓的背景圖片
• 第二個參數(shù)是輪廓本身
• 第三個參數(shù)指定繪制輪廓中的哪條輪廓，如果是-1，則繪制其中的所有的輪廓。thickness表示的是輪廓的寬度，如果是-1（cv2.FILLED），表示為填充模式。

（三）代碼實現(xiàn)?

# 輪廓檢測 img = cv2.imread('2.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 獲取灰度圖 ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) # 利用閾值自動選擇的方法獲取二值圖像 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 檢測輪廓 cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 1) # 畫出輪廓 cv2.imshow('gray', binary) cv2.imshow('res', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python+OpenCV图像处理（十一）图像轮廓检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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