这篇文章我们学习提取一些经常使用的对象特征，不过我并不知道有什么用，如果哪位在生产中用到这些特征，请在评论里说下用处，谢谢大家，一起进步。
涉及的特征有：
1、边界矩形的宽高比
2、轮廓面积与边界矩形面积的比
3、轮廓面积与凸包面积的比
4、与轮廓面积相等的圆形的直径
5、方向
6、掩模和像素点
7、最大值和最小值以及它们的位置
8、平均颜色和平均灰度
9、极点
鉴于特征比较多，所以我把它们整合到一起，可以更直观的看出：
def nature_demo(img): #灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) cv.imshow('thresh image', thresh) #寻找轮廓 copyImage, contours, hireachy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for i, contour in enumerate(contours): print(i) #边界矩形的宽高比 x, y, w, h = cv.boundingRect(contour) img = cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) aspect_ratio = float(w)/h print('边界矩形的宽高比', aspect_ratio) #轮廓面积与边界矩形面积的比 area = cv.contourArea(contour) rect_area = w*h extent = float(area)/rect_area print('extent', extent) #轮廓面积与凸包面积的比 hull = cv.convexHull(contour) cv.drawContours(img, [hull], i, (0, 255, 0), 2) hull_area = cv.contourArea(hull) solidity = float(area)/hull_area print('solidity', solidity) #与轮廓面积相等的圆形的直径 equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi) print('equivalent diameter', equi_diameter) #方向即对象相对于X轴的旋转角度， 还会返回长轴和短轴的长度 (x, y), (MA, ma), angle = cv.fitEllipse(contour) print('方向',x, y, MA, ma, angle) #掩模和像素点 mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8) cv.drawContours(mask, [contour], 0, 255, -1) # pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask)) #返回的坐标形势是（row, column） pixelpoints = cv.findNonZero(mask) # 返回的坐标形式是(x, y) row=y column = x #返回结果是构成图像的所有像素点 print('构成图像的像素点', pixelpoints) #最大值和最小值及它们的位置 我们用掩模图像得到这些参数 min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(gray, mask=mask) print('最大值和最小值及它们的位置', min_val, max_val, min_loc, max_loc) #平均颜色和平均灰度 mean_val = cv.mean(img, mask=mask) print('平均颜色和平均灰度', mean_val) #极点 一个对象最上面，最下面，最左边，最右边的点 leftmost = tuple(contour[contour[:, :, 0].argmin()][0]) rightmost = tuple(contour[contour[:, :, 0].argmax()][0]) topmost = tuple(contour[contour[:, :, 1].argmin()][0]) bottommost = tuple(contour[contour[:, :, 1].argmax()][0]) print('极点', leftmost, rightmost, topmost, bottommost) cv.imshow('contours image', img)
我们来看一下输出结果：
边界矩形的宽高比 0.7389380530973452
extent 0.36985321392613
solidity 0.6486222759165466
equivalent diameter 133.31598105612895
方向 264.66644287109375 204.49493408203125 110.507080078125 219.6423797607422 27.516525268554688
构成图像的像素点 [[[267 109]]
[[268 109]]
[[269 109]]
...
[[206 332]]
[[205 333]]
[[205 334]]]
最大值和最小值及它们的位置 72.0 197.0 (232, 239) (284, 231)
平均颜色和平均灰度 (41.84801501772927, 37.535423764166026, 216.375095598971, 0.0)
极点 (194, 225) (360, 162) (267, 109) (205, 334)