OpenCV系列之輪廓入門 | 二十一
- 2019 年 12 月 11 日
- 筆記
目標
- 了解輪廓是什麼。
- 學習查找輪廓，繪製輪廓等。
- 你將看到以下功能：cv.findContours()，cv.drawContours()
什麼是輪廓?
輪廓可以簡單地解釋為連接具有相同顏色或強度的所有連續點（沿邊界）的曲線。輪廓是用於形狀分析以及對象檢測和識別的有用工具。
- 為了獲得更高的準確性，請使用二進制圖像。因此，在找到輪廓之前，請應用閾值或canny邊緣檢測。
- 從OpenCV 3.2開始，findContours()不再修改源圖像。
- 在OpenCV中，找到輪廓就像從黑色背景中找到白色物體。因此請記住，要找到的對象應該是白色，背景應該是黑色。
讓我們看看如何找到二進制圖像的輪廓：
import numpy as np import cv2 as cv im = cv.imread('test.jpg') imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0) contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
findcontour()函數中有三個參數，第一個是源圖像，第二個是輪廓檢索模式，第三個是輪廓逼近方法。輸出等高線和層次結構。輪廓是圖像中所有輪廓的Python列表。每個單獨的輪廓是一個(x,y)坐標的Numpy數組的邊界點的對象。
注意 稍後我們將詳細討論第二和第三個參數以及有關層次結構。在此之前，代碼示例中賦予它們的值將適用於所有圖像。
如何繪製輪廓?
要繪製輪廓，請使用cv.drawContours函數。只要有邊界點，它也可以用來繪製任何形狀。它的第一個參數是源圖像，第二個參數是應該作為Python列表傳遞的輪廓，第三個參數是輪廓的索引（在繪製單個輪廓時有用。要繪製所有輪廓，請傳遞-1），其餘參數是顏色，厚度等等
- 在圖像中繪製所有輪廓： cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
- 繪製單個輪廓，如第四個輪廓： cv.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)
- 但是在大多數情況下，以下方法會很有用： cnt = contours[4] cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)
注意 最後兩種方法相似，但是前進時，您會發現最後一種更有用。
輪廓近似方法
這是cv.findContours函數中的第三個參數。它實際上表示什麼？
上面我們告訴我們輪廓是強度相同的形狀的邊界。它存儲形狀邊界的(x,y)坐標。但是它存儲所有坐標嗎？這是通過這種輪廓近似方法指定的。
如果傳遞cv.CHAIN_APPROX_NONE，則將存儲所有邊界點。但是實際上我們需要所有這些要點嗎？例如，您找到了一條直線的輪廓。您是否需要線上的所有點來代表該線？不，我們只需要該線的兩個端點即可。這就是cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE所做的。它刪除所有冗餘點並壓縮輪廓，從而節省內存。
下面的矩形圖像演示了此技術。只需在輪廓數組中的所有坐標上繪製一個圓（以藍色繪製）。第一幅圖像顯示了我用cv.CHAIN_APPROX_NONE獲得的積分（734個點），第二幅圖像顯示了我用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE獲得的效果（只有4個點）。看，它可以節省多少內存！！！
以上文章來源於深度學習與計算機視覺，作者磐懟懟
