Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数

基础知识铺垫

在图像中，轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点（边界）的曲线，轮廓可用于形状分析和对象检测、识别等领域。

轮廓发现的原理：先通过阈值分割提取目标物体，再通过边缘检测提取目标物体轮廓。
一个轮廓就是一系列的点（像素），这些点构成了一个有序的点集合。

使用 cv2.findContours 函数可以用来检测图像的边缘。

函数原型说明

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])

我使用的 Python OpenCV 是 4.0 以上版本，如果你使用的是 3.0 以上，可能存在返回值差异问题。
参数说明如下：

  • image：输入图像；
  • mode：轮廓检索模式，具体说明参见后文；
  • method：轮廓逼近方法，具体说明参加后文；
  • contours：返回的轮廓；
  • hierachy：每条轮廓对应的属性；
  • offset：每个轮廓点移动的可选偏移量。

备注：image 参数需要是二值图，而不是灰度图，返回结果是等高线和层次结构。

轮廓检索模式，有四种

  • 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。上述内容，都可以在该网站查询：官网地址

轮廓逼近方法

  • 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))==1，一般不会用到；
  • 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，cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS：使用 teh-Chinl chain 近似算法（没寻找资料学习）。

了解上述内容之后，就可以应用轮廓发现函数了，代码如下：

import cv2 as cv

src = cv.imread("./both.jpeg")

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)
cv.imshow("thresh",thresh)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

轮廓发现之后，还要通过 cv2.drawContours 函数绘制轮廓，该函数原型如下：

image = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]])

参数说明如下：

  • image：输入图像；
  • contours：轮廓，在 Python 中是一个 list，就是 cv2.findContours 函数找出来的点集，一个列表；
  • contourIdx：轮廓的索引，指定绘制轮廓 list 中的哪条轮廓，要绘制所有轮廓，请传递-1；color：颜色；
  • thickness：厚度，如果是-1，表示填充；
  • lineType：线型；
  • hierarchy：层次结构的可选信息；
  • maxLevel：绘制轮廓的最大级别，0：仅绘制指定的轮廓，1：绘制轮廓和所有嵌套轮廓，2：绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓；
  • offset：轮廓偏移参数。

测试代码与运行结果如下：

import cv2 as cv
# help(cv.drawContours)
src = cv.imread("./both.jpeg")

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray, 150, 255, 0)
cv.imshow("thresh",thresh)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# print(contours)
# print(hierarchy)
# 绘制轮廓
cv.drawContours(src,contours,-1,(200,0,150),2)

cv.imshow('src',src)
cv.waitKey(0)

到此这篇关于Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 边缘提取轮廓 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • opencv3/C++轮廓的提取与筛选方式

    轮廓提取 findContours发现轮廓 findContours( InputOutputArray binImg, //输入8bit图像,0值像素值不变,非0的像素看成1:(变为二值图像) OutputArrayOfArrays contours,//输出找到的轮廓对象 OutputArray, hierachy// 图像的拓扑结构 int mode, //轮廓返回的模式(RETR_TREE等) int method,//发现方法(CHAIN_APPROX_SIMPLE等) Point o

  • opencv提取轮廓大于某个阈值的图像

    本文实例为大家分享了opencv提取轮廓大于某个阈值的图像,供大家参考,具体内容如下 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdio.h" #include"core/core.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include &quo

  • Opencv提取连通区域轮廓的方法

    Opencv提取连通区域轮廓的方法

    本文实例为大家分享了Opencv提取连通区域轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 在进行图像分割后,可能需要对感兴趣的目标区域进行提取,比较常用的方法是计算轮廓. 通过轮廓可以获得目标的一些信息: (1)目标位置 (2)目标大小(即面积) (3)目标形状(轮廓矩) 当然,轮廓不一定代表希望目标区域,阈值分割时可能造成一部分信息丢失,因此可以计算轮廓的质心坐标,再进行漫水填充. 程序中有寻找质心+填充,但效果不好,因此就不放填充后的图了. 实验结果: #include "opencv2/img

  • python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例

    python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例

    对于一般的图像提取轮廓,介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体. 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分. 首先加载原始图像,并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) 然后进行低通滤波处理,进行降噪 blured = cv2.blur(i

  • Opencv二帧差法检测运动目标与提取轮廓

    Opencv学习之二帧差法运动目标检测与轮廓提取 ,供大家参考,具体内容如下 代码是从网上摘抄学习的,加了好多注释,感觉就像边看书边做笔记一样,给人以满足的享受.Let's do this! #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "stdio.h" #include <time.h> #include <math.h> #include <string.h>

  • Opencv处理图像之轮廓提取

    Opencv处理图像之轮廓提取

    本文实例为大家分享了Opencv处理图像之轮廓提取,使用cvfindContours对图像进行轮廓检测,供大家参考,具体内容如下 #include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { IplImage* img = cvLoadImage("E:\\test.bmp",0); IplImage* img

  • Opencv实现轮廓提取功能

    Opencv实现轮廓提取功能

    轮廓:一个轮廓代表一系列的点(像素),这一系列的点构成一个有序的点集,所以可以把一个轮廓理解为一个有序的点集. 在opencv中,提供了一个函数返回一个有序的点集或者有序的点集的集合(指多个有序的点集),函数findContour是从二值图像中来计算轮廓的,一般使用Canny()函数处理后的图像,因为这样的图像含有边缘像素. 寻找轮廓的API函数: findContours(image,vector<vector<Point>> contours,vector<Vec4i&g

  • Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数

    Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数

    基础知识铺垫 在图像中,轮廓可以简单的理解为连接具有相同颜色的所有连续点(边界)的曲线,轮廓可用于形状分析和对象检测.识别等领域. 轮廓发现的原理:先通过阈值分割提取目标物体,再通过边缘检测提取目标物体轮廓. 一个轮廓就是一系列的点(像素),这些点构成了一个有序的点集合. 使用 cv2.findContours 函数可以用来检测图像的边缘. 函数原型说明 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[,

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下 要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th

  • Python OpenCV基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形

    Python OpenCV基于霍夫圈变换算法检测图像中的圆形

    目录 第一章:霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 ② 实例演示2 ③ 霍夫变换函数解析 第二章:Python + opencv 完整检测代码 ① 源代码 ② 运行效果图 第一章:霍夫变换检测圆 ① 实例演示1 这个是设定半径范围 0-50 后的效果. ② 实例演示2 这个是设定半径范围 50-70 后的效果,因为原图稍微大一点,半径也大了一些. ③ 霍夫变换函数解析 cv.HoughCircles() 方法 参数分别为:image.method.dp.minDist.param1.param2.mi

  • 基于Python OpenCV实现图像的覆盖

    基于Python OpenCV实现图像的覆盖

    目录 前言 1.导入相关库 2.使用OpenCV读取和显示图像 3.从物体的图像中去除背景 4.添加对象到背景图像 5.结果展示 前言 在本文中,我将展示如何将对象从一个图像添加到另一个图像.为此,我们需要: 1.背景图像; 2.对象 3.对象的mask(mask为黑色,其他空间为白色). 在我们的例子中,背景是一张大海的照片,对象是一杯咖啡.在这里,他们是: 1.导入相关库 现在,使用jupiter notebook创建一个新文件.首先,我们需要导入必要的模块: import cv2 # Op

  • Python+OpenCV之图像轮廓详解

    Python+OpenCV之图像轮廓详解

    目录 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 1.2 绘制轮廓 1.3 轮廓特征 2. 轮廓近似 2.1 轮廓 2.2 边界矩形 2.3 外界多边形及面积 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 cv2.findContours(img, mode, method) mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓: RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中: RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是

  • Python Opencv基于透视变换的图像矫正

    本文实例为大家分享了Python Opencv基于透视变换的图像矫正,供大家参考,具体内容如下 一.自动获取图像顶点变换(获取图像轮廓顶点矫正) 图像旋转校正思路如下 1.以灰度图读入2.腐蚀膨胀,闭合等操作3.二值化图像4.获取图像顶点5.透视矫正 #(基于透视的图像矫正) import cv2 import math import numpy as np def Img_Outline(input_dir):     original_img = cv2.imread(input_dir)

  • python Opencv计算图像相似度过程解析

    python Opencv计算图像相似度过程解析

    这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品.

  • 浅谈python opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出

    由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象 (1)用Numpy操作 可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算, data=np.array(image,dtype='int') 经过处理后(如:遍历,将大于255的置为255,小于0的置为0) 再将图片还原成uint8类型 data=np.array(image,dtype='uint8') 注意: (1)如果直接相加,那么 当像素值 > 255时,结果为对256取模的结果,例如:(240+66) % 256

  • Python OpenCV实现图像模板匹配详解

    Python OpenCV实现图像模板匹配详解

    目录 1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate() 介绍 素材准备 2.单模板匹配 2.1 单目标匹配 2.2 多目标匹配 3.多模板匹配 1.什么是模板匹配及模板匹配方法matchTemplate() 介绍 提供一个模板图像,一个目标图像,且满足模板图像是目标图像的一部分,从目标图像中寻找特定的模板图像的过程,即为模板匹配.OpenCV提供了matchTemplate()方法帮助我们实现模板匹配. 该方法语法如下: cv2.matchTemplate(image, templ

  • Python+Opencv实现图像模板匹配详解

    Python+Opencv实现图像模板匹配详解

    目录 引言 一.匹配方法 二.匹配单个对象 三.匹配多个对象 引言 什么是模板匹配呢? 看到这里大家是否会觉得很熟悉的感觉涌上心头!在人脸识别是不是也会看见 等等. 模板匹配可以看作是对象检测的一种非常基本的形式.使用模板匹配,我们可以使用包含要检测对象的“模板”来检测输入图像中的对象. 一.匹配方法 cv2.matchTemplate(img, templ, method) 参数:(img: 原始图像.temple: 模板图像.method: 匹配度计算方法) 方法如下: cv2.TM_SQD

随机推荐