opencv边缘检测提取边缘的坐标 opencv边界提取

轮廓发现

简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。

可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。

完整代码

import cv2 as cv
import numpy as np


#边缘提取
def egde_demo(image):
    blurred=cv.GaussianBlur(image,(3,3),0)
    gray=cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # X Grodient
    xgrad=cv.Sobel(gray,cv.CV_16SC1,1,0)
    # Y Grodient
    ygrad = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)
    #edge
    edge_output=cv.Canny(xgrad,ygrad,20,60)
    #edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)
    cv.imshow("Canny Edge",edge_output)
    return edge_output


#轮廓发现
def contours_demo(image):
	#可以先二值化得到图像然后轮廓发现
    # dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    # gray=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    # cv.imshow("binary image",binary)

	#也可以先边缘提取，然后轮廓发现
    binary=egde_demo(image)
    contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i,contour in enumerate(contours):
        #cv.drawContours(image,contours,i,(0,0,255),2)
        cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1)
        print(i)
    cv.imshow("detect contours",image)


src = cv.imread("D:/OpenCV/opencv/sources/samples/data/detect_blob.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
contours_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
print("Hi,python!")

运行结果

将cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1)参数由2改为-1就变为了填充

函数补充说明

1.contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Opencv发现轮廓的函数原型为：findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy

image参数表示8位单通道图像矩阵，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。

mode参数表示轮廓检索模式：

①CV_RETR_EXTERNAL：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。

②CV_RETR_LIST：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。

③CV_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。

④CV_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。

method参数表示轮廓的近似方法：

①CV_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。

②CV_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。

③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。

contours参数是一个list，表示存储的每个轮廓的点集合。

hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。

offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。

2.cv.drawContours(image,contours,i,(0,0,255),2)

Opencv绘制轮廓的函数原型为：drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image

imgae参数表示目标图像。

contours参数表示所有输入轮廓。

contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓， 如果是负数，则绘制所有轮廓。

color参数表示轮廓的颜色。

thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细，如果是负数，则绘制轮廓内部。

lineType参数表示线型。

hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。

maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0，则仅绘制指定的轮廓。 如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2，则该函数绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓，等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。

offset参数表示可选的轮廓偏移参数，该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。