OpenCV-Python 轮廓分层 | 二十五
目標
這次我們學習輪廓的層次，即輪廓中的父子關系。
理論
在前幾篇關于輪廓的文章中，我們已經討論了與OpenCV提供的輪廓相關的幾個函數。但是當我們使用cv.findcontour()函數在圖像中找到輪廓時，我們已經傳遞了一個參數，輪廓檢索模式。我們通常通過了cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE，效果很好。但這到底意味著什么呢?
另外，在輸出中，我們得到了三個數組，第一個是圖像，第二個是輪廓，還有一個我們命名為hierarchy的輸出(請檢查前面文章中的代碼)。但我們從未在任何地方使用過這種層次結構。那么這個層級是什么?它是用來做什么的?它與前面提到的函數參數有什么關系?
這就是我們在本文中要討論的內容。
層次結構是什么？
通常我們使用cv.findcontour()函數來檢測圖像中的對象，對吧？有時對象在不同的位置。但在某些情況下，某些形狀在其他形狀中。就像嵌套的圖形一樣。在這種情況下，我們把外部的稱為父類，把內部的稱為子類。這樣，圖像中的輪廓就有了一定的相互關系。我們可以指定一個輪廓是如何相互連接的，比如，它是另一個輪廓的子輪廓，還是父輪廓等等。這種關系的表示稱為層次結構。
下面是一個例子:
在這張圖中，有一些形狀我已經從0-5開始編號。2和2a表示最外層盒子的外部和內部輪廓。
這里，等高線0,1,2在外部或最外面。我們可以說，它們在層級-0中，或者簡單地說，它們在同一個層級中。
其次是contour-2a。它可以被認為是contour-2的子級(或者反過來，contour-2是contour-2a的父級)。假設它在層級-1中。類似地，contour-3是contour-2的子級，它位于下一個層次結構中。最后，輪廓4,5是contour-3a的子級，他們在最后一個層級。從對方框的編號來看，我認為contour-4是contour-3a的第一個子級(它也可以是contour-5)。
我提到這些是為了理解一些術語，比如相同層級，外部輪廓，子輪廓，父輪廓，第一個子輪廓等等?，F在讓我們進入OpenCV。
OpenCV中的分級表示
所以每個輪廓都有它自己的信息關于它是什么層次，誰是它的孩子，誰是它的父母等等。OpenCV將它表示為一個包含四個值的數組:[Next, Previous, First_Child, Parent]
“Next表示同一層次的下一個輪廓?！?/em>
例如，在我們的圖片中取contour-0。誰是下一個同級別的等高線?這是contour-1。簡單地令Next = 1。類似地，Contour-1也是contour-2。所以Next = 2。
contour-2呢?同一水平線上沒有下一條等高線。簡單地，讓Next = -1。contour-4呢?它與contour-5處于同一級別。它的下一條等高線是contour-5，所以next = 5。
“Previous表示同一層次上的先前輪廓?！?/em>
和上面一樣。contour-1之前的等值線為同級別的contour-0。類似地，contour-2也是contour-1。對于contour-0，沒有前項，所以設為-1。
“First_Child表示它的第一個子輪廓?！?/em>
沒有必要作任何解釋。對于contour-2, child是contour-2a。從而得到contour-2a對應的指標值。contour-3a呢?它有兩個孩子。但我們只關注第一個孩子。它是contour-4。那么First_Child = 4 對contour-3a而言。
“Parent表示其父輪廓的索引?！?/em>
它與First_Child相反。對于輪廓線-4和輪廓線-5，父輪廓線都是輪廓線-3a。對于輪廓3a，它是輪廓-3，以此類推。
注意
如果沒有子元素或父元素，則該字段被視為-1
現在我們已經了解了OpenCV中使用的層次樣式，我們可以借助上面給出的相同圖像來檢查OpenCV中的輪廓檢索模式。一些標志如 cv.RETR_LIST, cv.RETR_TREE,cv.RETR_CCOMP, cv.RETR_EXTERNAL等等的含義。
輪廓檢索模式
1. RETR_LIST
這是四個標志中最簡單的一個(從解釋的角度來看)。它只是檢索所有的輪廓，但不創建任何親子關系。在這個規則下，父輪廓和子輪廓是平等的，他們只是輪廓。他們都屬于同一層級。
這里，第3和第4項總是-1。但是很明顯，下一項和上一項都有對應的值。你自己檢查一下就可以了。
下面是我得到的結果，每一行是對應輪廓的層次細節。例如，第一行對應于輪廓0。下一條輪廓是輪廓1。所以Next = 1。沒有先前的輪廓，所以Previous=-1。剩下的兩個，如前所述，是-1。
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[ 3, 1, -1, -1],
[ 4, 2, -1, -1],
[ 5, 3, -1, -1],
[ 6, 4, -1, -1],
[ 7, 5, -1, -1],
[-1, 6, -1, -1]]])
如果您沒有使用任何層次結構特性，那么這是在您的代碼中使用的最佳選擇。
2. RETR_EXTERNAL
如果使用此標志，它只返回極端外部標志。所有孩子的輪廓都被留下了。我們可以說，根據這項規則，每個家庭只有長子得到關注。它不關心家庭的其他成員:)。
所以在我們的圖像中，有多少個極端的外輪廓?在等級0級?有3個，即等值線是0 1 2，對吧?現在試著用這個標志找出等高線。這里，給每個元素的值與上面相同。并與上述結果進行了比較。以下是我得到的:
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[-1, 1, -1, -1]]])
如果只想提取外部輪廓，可以使用此標志。它在某些情況下可能有用。
3. RETR_CCOMP
此標志檢索所有輪廓并將其排列為2級層次結構。物體的外部輪廓(即物體的邊界)放在層次結構-1中。對象內部孔洞的輪廓(如果有)放在層次結構-2中。如果其中有任何對象，則其輪廓僅在層次結構1中重新放置。以及它在層級2中的漏洞等等。
只需考慮在黑色背景上的“白色的零”圖像。零的外圓屬于第一級，零的內圓屬于第二級。
我們可以用一個簡單的圖像來解釋它。這里我用紅色標注了等高線的順序和它們所屬的層次，用綠色標注(1或2)，順序與OpenCV檢測等高線的順序相同。
考慮第一個輪廓，即contour-0。這是hierarchy-1。它有兩個孔，分別是等高線1和2，屬于第二級。因此，對于輪廓-0，在同一層次的下一個輪廓是輪廓-3。previous也沒有。在hierarchy-2中，它的第一個子結點是contour-1。它沒有父類，因為它在hierarchy-1中。所以它的層次數組是[3，-1,1，-1]
現在contour-1。它在層級-2中。相同層次結構中的下一個(在contour-1的父母關系下)是contour-2。沒有previous。沒有child，但是parent是contour-0。所以數組是[2，-1，-1,0]
類似的contour-2:它在hierarchy-2中。在contour-0下，同一層次結構中沒有下一個輪廓。所以沒有Next。previous是contour-1。沒有child，parent是contour0。所以數組是[-1,1，-1,0]
contour-3:層次-1的下一個是輪廓-5。以前是contour-0。child是contour4，沒有parent。所以數組是[5,0,4，-1]
contour-4:它在contour-3下的層次結構2中，它沒有兄弟姐妹。沒有next，沒有previous，沒有child，parent是contour-3。所以數組是[-1，-1，-1,3]
剩下的你可以補充。這是我得到的最終答案:
>>> hierarchy
array([[[ 3, -1, 1, -1],
[ 2, -1, -1, 0],
[-1, 1, -1, 0],
[ 5, 0, 4, -1],
[-1, -1, -1, 3],
[ 7, 3, 6, -1],
[-1, -1, -1, 5],
[ 8, 5, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
4. RETR_TREE
這是最后一個家伙，完美先生。它檢索所有的輪廓并創建一個完整的家族層次結構列表。它甚至告訴，誰是爺爺，父親，兒子，孫子，甚至更多…
以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV-Python 轮廓分层 | 二十五的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
總結
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