opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

什么是物体轮廓

轮廓可以简单地理解为连接所有连续点(沿物体边界)的曲线,这些点通常具有相同的颜色或强度。 轮廓在图像分析中具有重要意义,是物体形状分析和对象检测和识别的有用工具,是理解图像语义信息的重要依据。

cv2.findContours

通常,为了提高物体轮廓检测的准确率,首先要将彩色图像或者灰度图像处理成二值图像(黑白图像)或者使用Canny边缘检测算法对原图像进行一次滤波处理,这样可以在不丢失轮廓信息的前提下降低图像语义信息的复杂度,更有助于我们准确地分析物体轮廓。因此,在opencv里边,寻找轮廓的过程更像是在黑色背景中寻找白色物体
下边是一段使用opencv-python里的cv2.findConttours()检测物体轮廓的代码。

import numpy as np
import cv2


im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

从上边的代码中,我们可以看到cv2.findContours()有三个参数:thresh、cv2.RETR_TREE、cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE。

参数说明

  • thresh:图像数据(二值图像或经过Canny算法处理之后的图像)
  • cv2.RETR_TREE:轮廓检索方式,还有cv2.RETR_LIST、cv2.RETR_EXTERNAL、cv2.RETR_CCOMP
  • cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:轮廓的估计方法,除此之外还有 cv2.CHAIN_APPROX_NONE

第二个参数指定的不同轮廓检索方法有什么区别呢?

轮廓检索方法 作用
cv2.RETR_LIST 这是最简单的一种寻找方式,它不建立轮廓间的子属关系,也就是所有轮廓都属于同一层级
cv2.RETR_TREE 完整建立轮廓的层级从属关系
cv2.RETR_EXTERNAL 只寻找最高层级的轮廓
cv2.RETR_CCOMP 把所有的轮廓只分为2个层级,不是外层的就是里层的

详情请参考 cv2.findContours()的轮廓层级关系.

前边说了物体轮廓是具有相同灰度值的形状的边界。它是以形状边界上的点的坐标(x,y)储存的,但是cnts里边是储存了边界上所有点的坐标吗?还是只储存了个别点的坐标?这是由第三个参数轮廓的估计方法指定的。如果传递 cv2.CHAIN_APPROX_NONE,则存储所有边界点。 但实际上我们需要所有的点吗? 例如,您找到了一条直线的轮廓。 你需要线上的所有点来代表那条线吗? 不,我们只需要那条线的两个端点。 这就是 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE 所做的。 它去除所有冗余点并压缩轮廓,从而节省内存。如图1所示。
opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓
      图1. 不同轮廓估计方法的效果图

cv2.findContours()返回了两个变量:contours, hierarchy。

输出变量说明

  • contours:一个包含了图像中所有轮廓的list对象。其中每一个独立的轮廓信息以边界点坐标(x,y)的形式储存在numpy数组中。
  • hierarchy:一个包含4个值的数组:[Next, Previous, First Child, Parent]。
    Next:与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓
    Previous:与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓
    First Child:当前轮廓的第一条子轮廓
    Parent:当前轮廓的父轮廓
    因为一般不使用hierarchy,所以这里不讨论轮廓的层级关系,想深入研究的朋友请移步:cv2.findContours()的轮廓层级关系.

cv2.drawContours

计算得到图像中物体轮廓之后,我们需要将轮廓在图像中绘制出来才能更直观地体验到。这时候需要用到cv2.drawContours()方法。它的第一个参数是图像,第二个参数是储存轮廓信息的python 列表,第三个参数是轮廓的索引(在绘制单个轮廓时很有用。要绘制所有轮廓,传递 -1),其余参数是颜色、厚度 等等。

绘制检索到的所有轮廓

cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

绘制检索到的所有轮廓中的第四个

cv.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)

但是更多时候我们使用下边这种方法绘制单独的某一个轮廓。

第二种方法绘制检索到的所有轮廓中的第四个

cnt = contours[4]
cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)

代码示例

import cv2
import imutils
import numpy as np

# 读取图片
img_dir = r'C:\Users\Lei\Desktop\8.jpg'
img = cv2.imread(img_dir)
# 图像预处理
img = imutils.resize(img, height=500)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
binary = cv2.Canny(gray, 30, 120)
# 轮廓检索
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,
                                       cv2.RETR_EXTERNAL,
                                       cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.imshow('origin', img)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
    cv2.destroyWindow('origin')

cv2.imshow('binary', binary)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
    cv2.destroyWindow('binary')

# 轮廓过滤以及绘制
draw_img = img.copy()
for i in range(len(contours)):
    # 筛掉面积过小的轮廓
    area = cv2.contourArea(contours[i])
    if area < 800:
        continue
    # 找到包含轮廓的最小矩形框
    rect = cv2.minAreaRect(contours[i])
    # 计算矩形框的四个顶点坐标
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(draw_img, [box], 0, (0, 0, 255), 5)


cv2.imshow('origin with contours', draw_img)
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
    cv2.destroyWindow('origin with contours')

代码中首先对读取的RGB图像(图2)转灰度图,然后进行高斯滤波去噪,再使用Canny算子进行边缘检测得到黑白图像(图3)。对黑白图像进行轮廓检索,检索到的轮廓再根据cv2.contourArea()计算得到的面积大小进行一次筛选,去掉因噪声引起的检测。根据检测到的轮廓信息,使用cv2.minAreaRect()得到包含轮廓信息的最小矩形框rect,再使用cv2.boxPoints()计算出rect的四个顶点。最后,使用cv2.drawContours()绘制出rect(图4)。
opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓
         图2. RGB原图像
opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓
       图3. Canny算子得到的黑白图像
opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓
      图4. 使用矩形框显示轮廓检测结果文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-450975.html

到了这里,关于opencv-python3 | cv2.findContours()检测图像中物体轮廓的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 图像识别问题 — cv2.error: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window

    目录 一、错误原因         1.1、报错背景         1.2、报错信息: 二、解决方法         2.1、卸载:         2.2、安装:         1.1、报错背景                 这个报错来的一脸懵逼,因为这是在cv2.imshow()函数引发的错误。十分钟之前还能正常跑,

    2024年02月11日
    浏览(114)
  • 使用opencv-python(cv2)库进行相机标定

    2023年09月11日
    浏览(53)
  • Python cv2 opencv-python opencv-contrib-python 安装

    老规矩,话不多说,上代码! pip install opencv-python(如果只用主模块,则使用这个命令安装【推荐】) pip install opencv-contrib-python(如果需要用到 contrib 模块,则使用这个命令【本次因自己没有使用 contrib 模块,所以没有尝试】) 首先,讲一下 cv2 这个模块是 opencv 的,所以安

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 【Python入门教程】CV2报错:cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\s

             OpenCV作为一个强大计算机视觉库被各个领域广泛应用,今天分享下自己编程遇到的报错信息以及解决办法。         这里包含了一个警告和一个报错信息。          警告信息: OpenCV库在处理TIFF图像时遇到的问题有关。从警告信息来看,你的TIFF图像可能使

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • 【跟官网学opencv-python】笔记1.3:opencv鼠标绘图 cv2.setMouseCallback()

    目录 前言 目标 函数详解 1、cv2.setMouseCallback()鼠标回调函数 2、鼠标事件简介 代码演示 ​编辑 应用演示 运行效果 参考 跟着官网学习才是基础入门的最佳选择,下文是opencv-python官网的学习记录及扩展! 学习函数cv2.setMouseCallback()并使用鼠标绘制不同图形(矩形、多边形等)

    2024年02月03日
    浏览(77)
  • opencv-python 已安装,但是import cv2仍旧失败的原因

    在终端和cmd中输入以下命令pip install opencv-python 都会显示opencv-python已安装 注:用 pip install cv2安装会显示报错 大部分安装失败的原因都是安装命令输入错误  其实是解释器的问题 更换已安装opencv的解释器即可解决问题 本项目使用的解释器位置如图所示:   已安装opencv的解释

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • opencv-python库 cv2 图形绘制 cv2.line()cv2.rectangle()cv2.circle()cv2.ellipse()cv2.polylines()cv2.putText

    cv2.line() 是 OpenCV 中的一个函数,用于在图像上绘制直线。这个函数需要指定图像、线的起点和终点坐标、线的颜色、线的宽度以及线的类型。 下面是 cv2.line() 函数的详细参数说明: 参数解释: 下面是一个使用 cv2.line() 绘制直线的简单示例: 在这个例子中,我们创建了一个

    2024年04月23日
    浏览(46)
  • 【已解决】安装cv2时Building wheel for opencv-python终端卡死

    环境: Ubuntu20.04 Python3.6 现象:终端输出类似下面的命令,并卡住不动 首先, OpenCV 较旧的Python版本不需要进行滚轮编译,因此造成编译在 处停止。为了防止因为pip版本较旧引起干扰,首先运行 更新 pip 版本,接着再次安装 接着大概率能解决 Building wheel for opencv-python (PEP 51

    2024年02月03日
    浏览(66)
  • cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\……解决方案

    运行opencv官网示例代码facedetect.py 运行以上代码报以下错误: 根据报错位置: 可以发现是\\\"haarcascade_frontalface_alt.xml\\\"和 \\\"data/haarcascades/haarcascade_eye.xml\\\"的文件路径不对造成的。 \\\"haarcascade_frontalface_alt.xml\\\"和 \\\"data/haarcascades/haarcascade_eye.xml\\\"是在python安装的cv2包下,将代码中的路径改

    2024年02月15日
    浏览(40)
  • opencv基础57-模板匹配cv2.matchTemplate()->(目标检测、图像识别、特征提取)

    OpenCV 提供了模板匹配(Template Matching)的功能,它允许你在图像中寻找特定模板(小图像)在目标图像中的匹配位置。模板匹配在计算机视觉中用于目标检测、图像识别、特征提取等领域。 以下是 OpenCV 中使用模板匹配的基本步骤: 加载图像 : 首先,加载目标图像和要匹配

    2024年02月13日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包