opencvcoutours函数 opencvfindcontours

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mob6454cc70863a 2024-03-18 20:09:40

文章标签 opencvcoutours函数 opencv 人工智能取值偏移量 文章分类 计算机视觉人工智能

OpenCV findContours函数参数

python检测外轮廓:

c++轮廓检测：

一、mode取值“CV_RETR_EXTERNAL”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即只检测最外层轮廓，并且保存轮廓上所有点：

二、 mode取值“CV_RETR_LIST”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE”，即检测所有轮廓，但各轮廓之间彼此独立，不建立等级关系，并且仅保存轮廓上拐点信息：

三、mode取值“CV_RETR_TREE”，method取值“CV_CHAIN_APPROX_NONE”，即检测所有轮廓，轮廓间建立外层、内层的等级关系，并且保存轮廓上所有点。

四、Point()偏移量设置

OpenCV findContours函数参数

轮廓面积：

cv2.contourArea()

1.输入为二值图像，黑色为背景，白色为目标

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；

2.该函数会修改原图像，因此若想保留原图像在，则需拷贝一份，在拷贝图里修改。

mode参数

参数名称	功能
cv2.RETR_EXTERNAL	只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST	检测的轮廓不建立等级关系，都是同级,不存在父轮廓或内嵌轮廓，
cv2.RETR_CCOMP	建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息
cv2.RETR_TREE	建立一个等级树结构的轮廓

method参数

参数名称	功能
cv2.RETR_EXTERNAL	只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST	检测的轮廓不建立等级关系，都是同级
cv2.RETR_CCOMP	建立两个等级的轮廓，上面一层为外边界，里面一层为内孔的边界信息
cv2.RETR_TREE	建立一个等级树结构的轮廓

offset:轮廓点的偏移量，格式为tuple,如（-10，10）表示轮廓点沿X负方向偏移10个像素点，沿Y正方向偏移10个像素点

返回值
contours:轮廓点。列表格式，每一个元素为一个3维数组（其形状为（n,1,2），其中n表示轮廓点个数，2表示像素点坐标）,表示一个轮廓

hierarchy:轮廓间的层次关系,为三维数组，形状为（1,n,4），其中n表示轮廓总个数，4指的是用4个数表示各轮廓间的相互关系。第一个数表示同级轮廓的下一个轮廓编号，第二个数表示同级轮廓的上一个轮廓的编号，第三个数表示该轮廓下一级轮廓的编号，第四个数表示该轮廓的上一级轮廓的编号。

# ## -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import imutils
import numpy as np

def RGB_GRAY(img):
    img = cv2.resize(img, (640, 480))
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
    return img, gray

def edge(img):
    #  cv2.Canny（source_image，thresholdValue 1，thresholdValue 2）
    edged = cv2.Canny(img, 30, 200)
    cv2.imshow('img', edged)
    cv2.waitKey(0)
    contours = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_TREE,
                                cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = imutils.grab_contours(contours)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:10]
    return contours


def solve(img):
    img, gray = RGB_GRAY(img)
    contours = edge(gray)


if __name__ == '__main__':
    img_path = './22222.jpg'
    img = cv2.imread(img_path)
    solve(img)

取值三：CV_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

取值四：CV_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。

第五个参数：int型的method，定义轮廓的近似方法：

取值一：CV_CHAIN_APPROX_NONE 保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

取值二：CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours

向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留

取值三和四：CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近

似算法

第六个参数：Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量，相当于在每一个检测出的轮廓点上加

上该偏移量，并且Point还可以是负值！

下边用效果图对比一下findContours函数中各参数取不同值时，向量contours和hierarchy的内容如何变化，有何

异同。

python检测外轮廓:

这个可以检测水平轮廓：

cnts, hierarchy = cv2.findContours(imgray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

检测不到水平轮廓：

cnts,hierarchy = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread(r"D:\360MoveData\Users\KID\Desktop\1.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(
    cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY),  # 转换为灰度图像,
    130, 255,   # 大于130的改为255  否则改为0
    cv2.THRESH_BINARY)  # 黑白二值化

# 搜索轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(  thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for c in contours:

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    """
    传入一个轮廓图像，返回 x y 是左上角的点， w和h是矩形边框的宽度和高度
    """
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    """
    画出矩形
        img 是要画出轮廓的原图
        (x, y) 是左上角点的坐标
        (x+w, y+h) 是右下角的坐标
        0,255,0）是画线对应的rgb颜色
        2 是画出线的宽度
    """

    # 获得最小的矩形轮廓 可能带旋转角度
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    # 计算最小区域的坐标
    box = cv2.boxPoints(rect)
    # 坐标规范化为整数
    box = np.int0(box)
    # 画出轮廓
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 3)

    # 计算最小封闭圆形的中心和半径
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    # 转换成整数
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    # 画出圆形
    img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

# 画出轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
cv2.imshow("contours", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

c++轮廓检测：

#include "core/core.hpp"

#include "highgui/highgui.hpp"

#include "imgproc/imgproc.hpp"

#include "iostream"


using namespace std;

using namespace cv;


int main(int argc,char *argv[])

{

Mat imageSource=imread(argv[1],0);

imshow("Source Image",imageSource);

Mat image;

GaussianBlur(imageSource,image,Size(3,3),0);

Canny(image,image,100,250);

vector<vector<Point>> contours;

vector<Vec4i> hierarchy;

findContours(image,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());

Mat imageContours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1);

Mat Contours=Mat::zeros(image.size(),CV_8UC1); //绘制

for(int i=0;i<contours.size();i++)

{

//contours[i]代表的是第i个轮廓，contours[i].size()代表的是第i个轮廓上所有的像素点数

for(int j=0;j<contours[i].size();j++)

{

//绘制出contours向量内所有的像素点

Point P=Point(contours[i][j].x,contours[i][j].y);

Contours.at<uchar>(P)=255;

}


//输出hierarchy向量内容

char ch[256];

sprintf(ch,"%d",i);

string str=ch;

cout<<"向量hierarchy的第" <<str<<" 个元素内容为："<<endl<<hierarchy[i]<<endl<<endl;


//绘制轮廓

drawContours(imageContours,contours,i,Scalar(255),1,8,hierarchy);

}

imshow("Contours Image",imageContours); //轮廓

imshow("Point of Contours",Contours); //向量contours内保存的所有轮廓点集

waitKey(0);

return 0;

}

程序中所用原始图像如下：

opencvcoutours函数 opencvfindcontours_opencvcoutours函数