(Python)从零开始,简单快速学机器仿人视觉Opencv—第十七节:轮廓详解与运用

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2021年1月4日 09时04分

什么是轮廓

 

轮廓可以简单认为成连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

 

·为了准确,要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。
·查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中。
·在OpenCV中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。

 

如何在一个二值图像中查找轮廓。

 

函数cv2.findContours()有三个参数,第一个是输入图像,第二个是轮廓检索模式,第三个是轮廓近似方法。返回值有三个,第一个是图像,第二个是轮廓,第三个是(轮廓的)层析结构。轮廓(第二个返回值)是一个Python列表,其中储存这图像中所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组,包含对象边界点(x,y)的坐标。

 

怎样绘制轮廓

 

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。

在一幅图像上绘制所有的轮廓:

 

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('1024.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image ,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#绘制独立轮廓,如第四个轮廓
#imag = cv2.drawContour(img,contours,-1,(0,255,0),3)
#但是大多数时候,下面方法更有用
imag = cv2.drawContours(img,contours,3,(0,255,0),3)

while(1):
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.imshow('imgray',imgray)
    cv2.imshow('image',image)
    cv2.imshow('imag',imag)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

 

轮廓的近似方法

 

之前提到轮廓是一个形状具有相同灰度值的边界,它会存储形状边界上所有的(x,y)坐标。实际上我们不需要所有的点,当需要直线时,找到两个端点即可。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE可以实现。它会将轮廓上的冗余点去掉,压缩轮廓,从而节省内存开支。

下面用矩阵来演示,在轮廓列表中的每一个坐标上画一个蓝色圆圈。第一个显示使用cv2.CHAIN_APPROX_NONE的效果,一共734个点,第二个图是使用cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE的结果,只有4个点。

 

微信图片_20210103185836

 

轮廓特征

 

1 矩

图像的矩可以帮助我们计算图像的质心,面积等。
函数cv2.moments()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。

 

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('1024.jpg',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
image,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,1,2)
cnt=contours[0]
M=cv2.moments(cnt)
print(M)

 

根据这些矩的值,我们可以计算出对象的重心:微信图片_20210103185856

cx=int(M[‘m10’]/M[‘m00’])
cy=int(M[‘m01’]/M[‘m00’])

 

2 轮廓面积

可以使用函数cv2.contourArea()计算得到,也可以用矩(0阶矩),M[‘m00’]。

 

area=cv2.contourArea(cnt)

 

3 轮廓周长

也被称为弧长。可以使用函数cv2.arcLength()计算得到。这个函数的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 = cv2.arcLength(cnt,True)

 

4 轮廓近似

将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状,新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定,使用的Douglas-Peucker算法,可以自己Google。

假设我们要在一幅图像中查找一个矩形,但是由于图像的种种原因我们不能得到一个完美的矩形,而是一个“坏形状”,现在就可以使用这个函数来近似这个形状,第二个参数是epsilon,它是从原始轮廓到近似轮廓的最大距离,它是一个准确度参数。

 

epsilon=0.1*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)

 

5 凸包

凸包与轮廓近似相似,但不同,虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。函数cv2.convexHull()可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷,并能纠正缺陷。一般来说,凸性曲线总是凸出来的,至少是平的。如果有地方凹进去了就被叫做凸性缺陷。例如下图中的手,红色曲线显示了手的凸包,凸性缺陷被双箭头标出来了。

 

微信图片_20210103190003

 

hull = cv2.convexHull(points,hull,clockwise,returnPoints)

 

参数:

 

·points我们要传入的轮廓
·hull输出,通常不需要
·clockwise方向标志,如果设置为True,输出的凸包是顺时针方向的,否则为逆时针方向。
·returnPoints默认值为True。它会返回凸包上点的坐标,如果设置为False,就会返回与凸包点对应的轮廓上的点。

 

要获得上图的凸包,可以用下面命令:

 

hull=cv2.convexHull(cnt)

 

但是如果你想获得凸性缺陷,需要把returnPoints设置为False。以上面矩形为例,首先我们找到他的轮廓从cnt。现在把returnPoints设置为True查找凸包,得到的就是矩形的四个角点。把returnPoints设置为False,得到的是轮廓点的索引。

 

6凸性检测

函数cv2.isContourConvex()可以检测一个曲线是不是凸的。它只能返回True或者False。

 

k=cv2.isContourConvex(cnt)

 

7 边界矩形

直边界矩形,一个直矩形,没有旋转。不会考虑对象是否旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。可以使用函数cv2.boundingRect()查找得到

 

#(x,y)为矩形左上角的坐标,(w,h)是矩形的宽和高

 

x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

 

旋转的边界矩形,这个边界矩形是面积最小的,因为它考虑了对象的旋转。用函数cv2.minAreaRect()。返回的是一个Box2D结构,其中包含矩形最上角角点坐标(x,y)矩形的宽和高(w,h)以及旋转角度。但是要绘制这个矩形需要矩形的4个角点,可以通过函数cv2.boxPoints()获得。

其中绿色的为直矩形,红色为旋转矩形。

 

微信图片_20210103190058

 

8最小外接圆

函数cv2.minEnclosingCircle()可以帮我们找到一个对象的外接圆。它是所有能够包括对象的圆中面积最小的一个。

 

(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)

 

微信图片_20210103190117

 

9椭圆拟合

使用函数cv2.ellipse(),返回值其实就是旋转边界矩形的内切圆。

 

ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
img = cv2.ellipse(img,ellipse,(0,255,0),2)

 

微信图片_20210103190137

 

10直线拟合

可以根据一组点拟合出一条直线,同样我们也可以为图像中的白色点拟合出一条直线。

 

rows,cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y]=cv2.fitLine(cnt,cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty=int((x*vy/vx)+y)
righty=int(((cols-x)*vy/vx)+y)
img = cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)

 

微信图片_20210103190157

 

总结

(本系列每周不定期更新,谢谢大家支持!)

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