Python机器视觉--OpenCV进阶(核心)--图像轮廓查找识别,绘制图像轮廓与图像轮廓的面积周长计算

1.图像轮廓查找识别与绘制图像轮廓

1.1 什么是图像轮廓

图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线. 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

轮廓的作用:

• 用于图形分析
• 物体的识别和检测

注意点:

• 为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。
• 画轮廓时会修改输入的图像, 如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。

1.2 图像轮廓的查找

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

  • mode 查找轮廓的模式

    • RETR_EXTERNAL = 0, 表示只检测外围轮廓
      
    • RETR_LIST = 1, 检测的轮廓不建立等级关系, 即检测所有轮廓, 较为常用
      
    • RETR_CCOMP = 2, 每层最多两级, 从小到大, 从里到外.
      
    • RETR_TREE = 3, 按照树型存储轮廓, 从大到小, 从右到左.

  • method 轮廓近似方法也叫ApproximationMode

    • CHAIN_APPROX_NONE 保存所有轮廓上的点
    • CHAIN_APPROX_SIMPLE, 只保存角点, 比如四边形, 只保留四边形的4个角, 存储信息少, 比较常用

  • 返回 contours和hierachy 即轮廓和层级

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 该图像显示效果是黑白的, 但是实际上却是3个通道的彩色图像.
img = cv2.imread('./contours1.jpeg')

# 变成单通道的黑白图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化, 注意有2个返回值, 阈值和结果
ret, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# cv2.imshow('img', img)
# cv2.imshow('binary', binary)

# 轮廓查找, 新版本返回两个结果, 轮廓和层级, 老版本返回3个参数, 图像, 轮廓和层级
result, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 打印轮廓
print(contours)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1.3 图像轮廓的绘制

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

  • image 要绘制的轮廓图像
  • contours轮廓点
  • contourIdx 要绘制的轮廓的编号. -1 表示绘制所有轮廓
  • color 轮廓的颜色, 如 (0, 0, 255)表示红色
  • thickness线宽, -1 表示全部填充

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 该图像显示效果是黑白的, 但是实际上却是3个通道的彩色图像.
img = cv2.imread('./contours1.jpeg')

# 变成单通道的黑白图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化, 注意有2个返回值, 阈值和结果
ret, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)


# 轮廓查找, 新版本返回两个结果, 轮廓和层级, 老版本返回3个参数, 图像, 轮廓和层级
result, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓, 注意, 绘制轮廓会改变原图
cv2.drawContours(img, contours, 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果如图

1.4轮廓的面积和周长的计算

轮廓面积是指每个轮廓中所有的像素点围成区域的面积，单位为像素。

轮廓面积是轮廓重要的统计特性之一，通过轮廓面积的大小可以进一步分析每个轮廓隐含的信息，例如通过轮廓面积区分物体大小识别不同的物体。

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在查找到轮廓后, 可能会有很多细小的轮廓, 我们可以通过轮廓的面积进行过滤.

• contourArea(contour)
• arcLength(curve, closed)
  • curve即轮廓
  • closed是否是闭合的轮廓

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 该图像显示效果是黑白的, 但是实际上却是3个通道的彩色图像.
img = cv2.imread('./contours1.jpeg')

# 变成单通道的黑白图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化, 注意有2个返回值, 阈值和结果
ret, binary = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)


# 轮廓查找, 新版本返回两个结果, 轮廓和层级, 老版本返回3个参数, 图像, 轮廓和层级
result, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓, 注意, 绘制轮廓会改变原图
cv2.drawContours(img, contours, 1, (0, 0, 255), 2)

# 计算面积
area = cv2.contourArea(contours[1])
print('area: ', area)
cv2.imshow('img', img)

# 计算周长
perimeter = cv2.arcLength(contours[1], True)
print('perimeter:', perimeter)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()