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1 获取轮廓
OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours()
import cv2
import numpy as np
imgray = cv2.imread('test.jpg',0) # 以灰度图形式读入
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) # 二值化，设定阈值127（大小影响二值化结果）
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
其中，cv2.findContours() 的第二个参数主要有
- cv2.RETR_LIST：检测的轮廓不建立等级关系
- cv2.RETR_TREE：L建立一个等级树结构的轮廓。
- cv2.RETR_CCOMP：建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。
- cv2.RETR_EXTERNAL：表示只检测外轮廓
cv2.findContours() 的第三个参数 method为轮廓的近似办法
- cv2.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
- cv2.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
- cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法
2 绘出轮廓
cv2.drawContours()函数
cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]])
- 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓；
- 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list。
- 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式。绘制参数将在以后独立详细介绍。
为了看到自己画了哪些轮廓，可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围，即左上角原点，以及他的高和宽。然后用cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓
for i in range(0,len(contours)):
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5)
3 获取轮廓区域
new_image=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y确定高，再用x确定宽
input_dir=("E:/cut_image/")
if not os.path.isdir(input_dir):
os.makedirs(input_dir)
cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage)
print (i)
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