Python OpenCV 基於圖像邊緣提取的輪廓發現函數

基礎知識鋪墊

在圖像中,輪廓可以簡單的理解為連接具有相同顏色的所有連續點(邊界)的曲線,輪廓可用於形狀分析和對象檢測、識別等領域。

輪廓發現的原理:先通過閾值分割提取目標物體,再通過邊緣檢測提取目標物體輪廓。
一個輪廓就是一系列的點(像素),這些點構成瞭一個有序的點集合。

使用 cv2.findContours 函數可以用來檢測圖像的邊緣。

函數原型說明

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

我使用的 Python OpenCV 是 4.0 以上版本,如果你使用的是 3.0 以上,可能存在返回值差異問題。
參數說明如下:

  • image:輸入圖像;
  • mode:輪廓檢索模式,具體說明參見後文;
  • method:輪廓逼近方法,具體說明參加後文;
  • contours:返回的輪廓;
  • hierachy:每條輪廓對應的屬性;
  • offset:每個輪廓點移動的可選偏移量。

備註:image 參數需要是二值圖,而不是灰度圖,返回結果是等高線和層次結構。

輪廓檢索模式,有四種

  • cv2.RETR_EXTERNAL:表示隻檢測外輪廓;
  • cv2.RETR_LIST:檢測的輪廓,不建立等級關系;
  • cv2.RETR_CCOMP:建立兩個等級的輪廓,上面的一層為外邊界,裡面的一層為內孔的邊界信息。如果內孔內還有一個連通物體,這個物體的邊界也在頂層;
  • cv2.RETR_TREE:建立一個等級樹結構的輪廓。上述內容,都可以在該網站查詢:官網地址

輪廓逼近方法

  • 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(y2-y1))==1,一般不會用到;
  • cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:壓縮水平方向,垂直方向,對角線方向的元素,隻保留該方向的終點坐標,例如一個矩形輪廓隻需 4 個點來保存輪廓信息。
  • cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:使用 teh-Chinl chain 近似算法(沒尋找資料學習)。

瞭解上述內容之後,就可以應用輪廓發現函數瞭,代碼如下:

import cv2 as cv

src = cv.imread("./both.jpeg")

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)
cv.imshow("thresh",thresh)
# 尋找輪廓
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

輪廓發現之後,還要通過 cv2.drawContours 函數繪制輪廓,該函數原型如下:

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

參數說明如下:

  • image:輸入圖像;
  • contours:輪廓,在 Python 中是一個 list,就是 cv2.findContours 函數找出來的點集,一個列表;
  • contourIdx:輪廓的索引,指定繪制輪廓 list 中的哪條輪廓,要繪制所有輪廓,請傳遞-1;color:顏色;
  • thickness:厚度,如果是-1,表示填充;
  • lineType:線型;
  • hierarchy:層次結構的可選信息;
  • maxLevel:繪制輪廓的最大級別,0:僅繪制指定的輪廓,1:繪制輪廓和所有嵌套輪廓,2:繪制輪廓,所有嵌套輪廓,所有嵌套到嵌套的輪廓;
  • offset:輪廓偏移參數。

測試代碼與運行結果如下:

import cv2 as cv
# help(cv.drawContours)
src = cv.imread("./both.jpeg")

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)
cv.imshow("thresh",thresh)
# 尋找輪廓
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# print(contours)
# print(hierarchy)
# 繪制輪廓
cv.drawContours(src,contours,-1,(200,0,150),2)

cv.imshow('src',src)
cv.waitKey(0)

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