OpenCV-Python图像轮廓之轮廓特征详解
图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线,它可以用于形状分析以及对象检测和识别。本文将带大家详细了解一下图像的轮廓特征,感兴趣的可以学习一下
目录
前言
一、轮廓的矩
二、轮廓的面积
三、轮廓的长度
四、轮廓的近似多边形
五、轮廓的凸包
六、轮廓的直边界矩形
七、轮廓的旋转矩形
八、轮廓的最小外包圆
九、轮廓的拟合椭圆
十、轮廓的拟合直线
十一、轮廓的最小外包三角形
前言
图像轮廓是指由位于边缘、连续的、具有相同颜色和强度的点构成的曲线,它可以用于形状分析以及对象检测和识别。
一、轮廓的矩
轮廓的矩包含了轮廓的各种几何特征,如面积、位置、角度、形状等。cv2.moments()函数用于返回轮廓的矩,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 | ret = cv2.moments(array[, binaryImage]) ret为返回的轮廓的矩,是一个字典对象, 大多数矩的含义比较抽象, 但其中的零阶矩(m00)表示轮廓的面积 array为表示轮廓的数组 binaryImage值为 True 时,会将array对象中的所有非 0 值设置为 1 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread( 'shape2.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 img1 = cv2.drawContours(img1, contours, - 1 ,( 0 , 255 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) m0 = cv2.moments(contours[ 0 ]) m1 = cv2.moments(contours[ 1 ]) print ( '轮廓0的矩:' , m0) print ( '轮廓1的矩:' , m1) print ( '轮廓0的面积:' , m0[ 'm00' ]) print ( '轮廓1的面积:' , m1[ 'm00' ]) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
二、轮廓的面积
cv2.contourArea()函数用于返回轮廓的面积,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 | ret = cv2.contourArea(contour[, oriented]) ret为返回的面积 contour为轮廓 oriented为可选参数, 其参数值为 True 时, 返回值的正与负表示表示轮廓是顺时针还是逆时针, 参数值为 False (默认值)时, 函数返回值为绝对值 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | img = cv2.imread( 'shape2.jpg' ) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) m0 = cv2.contourArea(contours[ 0 ]) m1 = cv2.contourArea(contours[ 1 ]) print ( '轮廓0的面积:' , m0) print ( '轮廓1的面积:' , m1) |
三、轮廓的长度
cv2.arcLength()函数用于返回轮廓的长度,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 | ret = cv2.cv2.arcLength(contour, closed) ret为返回的长度 contour为轮廓 closed为布尔值, 为 True 时表示轮廓是封闭的 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | img = cv2.imread( 'shape2.jpg' ) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) m0 = cv2.arcLength(contours[ 0 ], True ) m1 = cv2.arcLength(contours[ 1 ], True ) print ( '轮廓0的长度:' , m0) print ( '轮廓1的长度:' , m1) |
四、轮廓的近似多边形
cv2.approxPolyDP()函数用于返回轮廓的近似多边形,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 6 | ret = cv2.cv2.arcLength(contour, epsilon, closed) ret为返回的近似多边形 contour为轮廓 epsilon为精度, 表示近似多边形接近轮廓的最大距离 closed为布尔值, 为 True 时表示轮廓是封闭的 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | img = cv2.imread( 'shape3.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 img1 = cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ), 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) arcl = cv2.arcLength(contours[ 0 ], True ) img2 = img1.copy() app = cv2.approxPolyDP(contours[ 0 ], arcl * 0.05 , True ) img2 = cv2.drawContours(img2, [app], - 1 , ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'contours' ,img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
五、轮廓的凸包
cv2.convexHull()函数用于返回轮廓的凸包,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 6 | hull = cv2.convexHull(contours[, clockwise[, returnPointss]]) hull为返回的凸包, 是一个numpy.ndarray对象, 包含了凸包的关键点 contours为轮廓 clockwise为方向标记, 为 True 时, 凸包为顺时针方向, 为 False (默认值)时, 凸包为逆时针方向 returnPointss为 True 时(默认值)时, 返回的hull中包含的是凸包关键点的坐标, 为 False 时, 返回的是凸包关键点在轮廓中的索引 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | img = cv2.imread( 'shape3.jpg' ) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 img1 = cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ), 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) hull = cv2.convexHull(contours[ 0 ]) print ( 'returnPoints = Treu 时返回的凸包;\n' ,hull) hull2 = cv2.convexHull(contours[ 0 ], returnPoints = False ) print ( 'returnPoints = False时返回的凸包;\n' ,hull2) cv2.polylines(img1, [hull], True , ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'ConvecHull' ,img1) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
六、轮廓的直边界矩形
轮廓的直边界矩形是指可容纳轮廓的矩形,且矩形的两条边必须是平行的,直边界矩形不一定是面积最小的边界矩形。
cv2.boundingRect()函数用于返回轮廓的直边界矩形,其基本格式如下:
1 2 3 4 | ret = cv2.boundingRect(contours) ret为返回的直边界矩形, 它是一个四元组, 其格式为(矩形左上角x坐标, 矩形左上角y坐标, 矩形的宽度, 矩形的高度) contours为用于计算直边界矩形的轮廓 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 img1 = cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ), 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) ret = cv2.boundingRect(contours[ 0 ]) print ( '直边界矩形:\n' , ret) pt1 = (ret[ 0 ], ret[ 1 ]) pt2 = (ret[ 0 ] + ret[ 2 ], ret[ 1 ] + ret[ 3 ]) img2 = img1.copy() img2 = cv2.rectangle(img2, pt1, pt2, ( 255 , 0 , 0 ), 1 ) cv2.imshow( 'Rectangle' , img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
七、轮廓的旋转矩形
轮廓的旋转矩形是指可容纳轮廓的面积最小的矩形。
cv2.minAreaRect()函数用于返回轮廓的旋转矩形,其基本格式如下:
1 2 3 4 | box = cv2.minAreaRect(contour) box为返回的旋转矩阵, 它是一个三元组, 其格式为((矩形中心点x坐标, 矩形中心点y坐标), (矩形的宽度, 矩形的高度), 矩形的旋转角度) contour为用于计算矩形的轮廓 |
cv2.minAreaRect()函数返回的结果不能直接用于绘制旋转矩形,可以使用cv2.boxPoints()函数将其转换为矩形的顶点坐标,其基本格式如下:
1 2 3 4 | points = cv2.boxPoints(box) points为返回的矩形顶点坐标, 坐标数据为浮点数 box为cv2.minAreaRect()函数返回的矩形数据 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ) , 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) # 计算最小旋转矩形 ret = cv2.minAreaRect(contours[ 0 ]) rect = cv2.boxPoints(ret) rect = np.int0(rect) img2 = img1.copy() cv2.drawContours(img2, [rect], 0 , ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'Rectangle' , img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
八、轮廓的最小外包圆
cv2.minEnclosingCircle()函数用于返回可容纳轮廓的最小外包圆,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 | center, radius = cv2.minEnclosingCircle(contours) center为圆心 radius为半径 contours为用于计算最小外包圆的轮廓 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ) , 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) # 计算最小外包圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[ 0 ]) center = ( int (x), int (y)) radius = int (radius) img2 = img1.copy() cv2.circle(img2, center, radius, ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'Circle' ,img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
九、轮廓的拟合椭圆
cv2.fitEllipse()函数用于返回轮廓的拟合椭圆,其基本格式如下:
1 2 3 4 | ellipse = cv2.fitEllipse(contours) ellipse为返回的椭圆 contours为用于计算拟合椭圆的轮廓 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ) , 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) # 计算拟合椭圆 ellipse = cv2.fitEllipse(contours[ 0 ]) img2 = img1.copy() cv2.ellipse(img2, ellipse, ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'Circle' ,img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
十、轮廓的拟合直线
cv2.fitLine()函数用于返回轮廓的拟合直线,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 | line = cv2.fitLine(contours, distType, param, reps, aeps) line为返回的拟合直线 contours为用于计算拟合直线的轮廓 distType为距离参数类型, 决定如何计算拟合直线 param为距离参数, 与距离参数类型有关, 其设置为 0 时, 函数将自动选择最优值 reps为计算拟合直线需要的径向精度, 通常设置为 0.01 aeps为计算拟合直线需要的轴向精度, 通常设置为 0.01 |
param距离参数类型:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ), 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) #计算拟合直线 img2 = img1.copy() rows, cols = img.shape[: 2 ] [vx, vy, x, y] = cv2.fitLine(contours[ 0 ], cv2.DIST_L1, 0 , 0.01 , 0.01 ) lefty = int (( - x * vy / vx) + y) righty = int (((cols - x) * vy / vx) + y) cv2.line(img2, ( 0 , lefty), (cols - 1 , righty), ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'FitLine' ,img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
十一、轮廓的最小外包三角形
cv2.minEnclosingTriangle()函数用于返回可容纳轮廓的最小外包三角形,其基本格式如下:
1 2 3 4 5 | retval, triangle = cv2.minEnclosingTriangle(contours) retval为最小外包三角形的面积 triangle为最小外包三角形 contours为用于计算最小外包三角形的轮廓 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | img = cv2.imread( 'shape4.jpg' ) cv2.imshow( 'original' , img) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 125 , 255 , cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img1 = np.zeros(img.shape, np.uint8) + 255 cv2.drawContours(img1, contours, - 1 , ( 0 , 0 , 255 ) , 2 ) cv2.imshow( 'Contours' ,img1) # 计算最小外包三角形 retval, triangle = cv2.minEnclosingTriangle(contours[ 0 ]) triangle = np.int0(triangle) img2 = img1.copy() cv2.polylines(img2, [triangle], True , ( 255 , 0 , 0 ), 2 ) cv2.imshow( 'Triangle' ,img2) cv2.waitKey( 0 ) cv2.destroyAllWindows() |
以上就是OpenCV-Python图像轮廓之轮廓特征详解的详细内容
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43843069/article/details/122039788
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