欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现

程序员文章站 2022-03-03 18:46:07
简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。代码如下:import cv2 as cvimport numpy as npdef conto...

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。

代码如下:

import cv2 as cv
import numpy as np
def contours_demo(image):
  dst = cv.gaussianblur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪
  gray = cv.cvtcolor(dst, cv.color_rgb2gray)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.thresh_binary | cv.thresh_otsu) #用大律法、全局自适应阈值方法进行图像二值化
  cv.imshow("binary image", binary)
  clonetmage, contours, heriachy = cv.findcontours(binary, cv.retr_external, cv.chain_approx_simple)
  for i, contour in enumerate(contours):
    cv.drawcontours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)
    print(i)
  cv.imshow("contours", image)
  for i, contour in enumerate(contours):
    cv.drawcontours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1)
  cv.imshow("pcontours", image)
src = cv.imread('e:/imageload/coins.jpg')
cv.namedwindow('input_image', cv.window_normal) #设置为window_normal可以任意缩放
cv.imshow('input_image', src)
contours_demo(src)
cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows()

运行结果:

Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现

注意:

1.opencv发现轮廓的函数原型为:findcontours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy

image参数表示8位单通道图像矩阵,可以是灰度图,但更常用的是二值图像,一般是经过canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。

mode参数表示轮廓检索模式:

①cv_retr_external:只检测最外围轮廓,包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。

②cv_retr_list:检测所有的轮廓,包括内围、外围轮廓,但是检测到的轮廓不建立等级关系,彼此之间独立,没有等级关系,这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。

③cv_retr_ccomp:检测所有的轮廓,但所有轮廓只建立两个等级关系,外围为顶层,若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息,则内围内的所有轮廓均归属于顶层。

④cv_retr_tree:检测所有轮廓,所有轮廓建立一个等级树结构,外层轮廓包含内层轮廓,内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

method参数表示轮廓的近似方法:

①cv_chain_approx_none 存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max (abs (x1 - x2), abs(y2 - y1) == 1。

②cv_chain_approx_simple压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。

③cv_chain_approx_tc89_l1,cv_chain_approx_tc89_kcos使用teh-chinl chain 近似算法。

contours参数是一个list,表示存储的每个轮廓的点集合。

hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号,如果没有对应项,则该值为负数。

offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。

2.opencv绘制轮廓的函数原型为:drawcontours(image, contours, contouridx, color[, thickness[, linetype[, hierarchy[, maxlevel[, offset]]]]]) -> image

imgae参数表示目标图像。

contours参数表示所有输入轮廓。

contouridx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓, 如果是负数,则绘制所有轮廓。

color参数表示轮廓的颜色。

thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细,如果是负数,则绘制轮廓内部。

linetype参数表示线型。

hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。

maxlevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0,则仅绘制指定的轮廓。 如果为1,则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2,则该函数绘制轮廓,所有嵌套轮廓,所有嵌套到嵌套的轮廓,等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。

offset参数表示可选的轮廓偏移参数,该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。

以上就是python+opencv图像处理——实现轮廓发现的详细内容,更多关于python 轮廓发现的资料请关注其它相关文章!