opencv 轮廓匹配获取坐标并截图 opencv 轮廓查找

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mob64ca140beea5 2024-03-15 09:40:25

文章标签 opencv 轮廓匹配获取坐标并截图 opencv python 二值化二维 文章分类 计算机视觉人工智能

文章目录

轮廓查找

cv2.findContours
cv2.drawContours
示例

对象测量

cv2.contourArea
cv2.arcLength
cv2.boundingRect
cv2.moments
示例

轮廓查找

cv2.findContours

在二值图像中查找轮廓

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

image：寻找轮廓的图像；
mode：表示轮廓的检索模式，有四种（本文介绍的都是新的cv2接口）：

cv2.RETR_EXTERNAL：表示只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST：检测的轮廓不建立等级关系
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。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
cv2.RETR_TREE：建立一个等级树结构的轮廓。

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
CV_LINK_RUNS ：通过连接为 1 的水平碎片使用完全不同的轮廓提取算法。仅有 CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中应用

offset:每一个轮廓点的偏移量. 当轮廓是从图像 ROI 中提取出来的时候，使用偏移量有用，因为可以从整个图像上下文来对轮廓做分析
返回值：

contours：一个列表，每一项都是一个轮廓，不会存储轮廓所有的点，只存储能描述轮廓的点
hierarchy：一个ndarray, 元素数量和轮廓数量一样，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

cv2.drawContours

绘制轮廓轮廓或填充轮廓

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

image：指明在哪幅图像上绘制轮廓；image为三通道才能显示轮廓
contours：是轮廓本身，在Python中是一个list;
contourIdx：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。
color：线的颜色
thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式

示例

def canny(image):
    """canny边缘提取"""
    blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)
    grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

    # image：要检测的图像,threshold1：阈值1（最小值）,threshold2：阈值2（最大值），使用此参数进行明显的边缘检测,
    # canny_output2 = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150)
    canny_output1 = cv.Canny(gray, 50, 150)  # 也可以直接传入gray
    return canny_output1


def contours(image):
    """轮廓查找"""
    binary = canny(image)
    contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for i, contour in enumerate(contours):
        # 函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。
        # 它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个 Python 列表。
        # 第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设 置为 -1 时绘制所有轮廓）。
        # 接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。
        cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)  # 2为像素大小，-1时填充轮廓
        print(i)
    cv.imshow("detect contours", image)

def image_contour(image):
    """轮廓查找并描点"""
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)  # 图像二值化
    print("threshold value: %s" % ret)  # 输出阈值
    # cv.imshow("binary image", binary)

    contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i, contour in enumerate(contours):
        cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)  # 用红色线条画出轮廓

        epsilon = 0.01 * cv.arcLength(contour, True)
        approx = cv.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
        cv.drawContours(image, approx, -1, (255, 0, 0), 10)
    cv.imshow("contour_approx", image)

结果：

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注意：

为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测
在Opencv4.0中 cv.findContours()的返回值以从三个变为二个

参考链接：

对象测量

cv2.contourArea

此函数利用格林公式计算轮廓的面积。对于具有自交点的轮廓，该函数几乎肯定会给出错误的结果。

contourArea(contour[, oriented]) -> retval

contour:输入二维的向量。
oriented:有方向的区域标志。

true:此函数依赖轮廓的方向（顺时针或逆时针）返回一个已标记区域的值。
false:默认值。意味着返回不带方向的绝对值

cv2.arcLength

计算轮廓周长或曲线长度

arcLength(curve, closed) -> retval

curve：二维点的输入向量
closed:指示曲线是否闭合的标志（闭合的（True））

cv2.boundingRect

用一个最小的矩形，把找到的形状包起来

boundingRect(array) -> retval

返回四个值，分别是x，y，w，h；

x，y是矩阵左上点的坐标
w，h是矩阵的宽和高

cv2.moments

计算多边形或栅格化形状的所有三阶矩

moments(array[, binaryImage]) -> retval

array：输入数组，可以是光栅图像(单通道，8-bit或浮点型二维数组),或者是一个二维数组(1 X N或N X 1),二维数组类型为Point或Point2f
binaryImage：默认值是false，如果为true，则所有非零的像素都会按值1对待，也就是说相当于对图像进行了二值化处理，阈值为1，此参数仅对图像有效

示例

def image_measure(image):
    """对象测量"""
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)  # 图像二值化
    # print("threshold value: %s" % ret)
    # cv.imshow("binary image", binary)

    contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i, contour in enumerate(contours):
        cv.drawContours(image, contours, i, (0, 255, 255), 1)  # 用黄色线条画出轮廓

        area = cv.contourArea(contour)  # 计算轮廓面积
        print("contour area:", area)

        # 轮廓周长,第二参数可以用来指定对象的形状是闭合的（True）,还是打开的（一条曲线）。
        perimeter = cv.arcLength(contour, True)

        print("contour perimeter:", perimeter)

        x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)  # 用矩形框出轮廓
        cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)  # 画出矩形

        rate = min(w, h) / max(w, h)  # 计算矩阵宽高比
        print("rectangle rate", rate)
        
        mm = cv.moments(contour)  # 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回
        print(mm)
        
        # 计算出对象的重心
        cx = mm['m10'] / mm['m00']
        cy = mm['m01'] / mm['m00']
        
        cv.circle(image, (np.int(cx), np.int(cy)), 2, (0, 255, 255), -1)  # 用实心圆画出重心
        
    cv.imshow("measure_object", image)

结果：

opencv 轮廓匹配获取坐标并截图 opencv 轮廓查找_python_02