opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法

图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。

Contours : Getting Started

轮廓

简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.
轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具

NOTE

  • 为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测
  • 从OpenCV 3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回
  • 在OpenCV中，查找轮廓是从黑色背景中查找白色对象

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

  • image：原图像
  • mode：轮廓检索模式
  • method：轮廓近似方法

输出为： 修改后的图像，轮廓，层次结构

轮廓是所有轮廓的列表.每个单独的轮廓是对象边界点的坐标.

轮廓检索模式 含义
cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST 提取所有轮廓并将其放入列表,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
轮廓逼近方法 含义
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
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 或 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 应用Teh-Chin链近似算法

代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('img.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

绘制轮廓

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

  • image：原图像
  • contours：作为Python列表传递的轮廓
  • contourIdx：轮廓索引（在绘制单个轮廓时很有用。绘制所有轮廓，传递-1）

要绘制图像中的所有轮廓：
cv.drawContours（img，contours，-1，（0,255,0），3）

要绘制单个轮廓，比如第4个轮廓：
cv.drawContours（img，contours，3，（0,255,0），3）

但大多数情况下，绘制第4个轮廓，以下方法将非常有用：
cnt = contours[4]
cv.drawContours（img，[cnt]，0，（0,255,0），3）

代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('img7.png')
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,255,0),3)

cv2.imshow('src',img)

cv2.waitKey()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Opencv图像处理之轮廓外背景颜色改变

    本文实例为大家分享了Opencv轮廓外背景颜色改变的具体代码,供大家参考,具体内容如下 自行学习弄得简单代码,使用了图像中的轮廓发现以及提取,再绘制出来,改变轮廓外的像素 首先,头文件,写的比较多,没用的可以自己去除 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <io

  • OpenCV实现图像轮廓检测以及外接矩形

    OpenCV实现图像轮廓检测以及外接矩形

    前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测,本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形: 一.代码部分: // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<cv.h> #include<highgui.h> using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { /

  • 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

  • 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 python图像梯度实例详解

    这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,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 一阶导数与Soble算子 二阶导数与拉普拉斯算子 图像边缘: Soble算子: 二阶导数: 拉普拉斯算子: import cv2 as cv import numpy as np # 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成),有一阶导数(sobel算子)和二阶导数(Laplace算子) # 用于求解图像边缘,一阶的极大值,二阶的零点

  • opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法

    图像的轮廓检测,如计算多边形外界.形状毕竟.计算感兴趣区域等. Contours : Getting Started 轮廓 简单地解释为连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度. 轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具 NOTE 为获得更好的准确性,请使用二值图,在找到轮廓之前,应用阈值法或canny边缘检测 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像,而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回 在OpenCV中,查找轮廓是从黑色背景中查找白色对

  • OpenCV实现轮廓检测与绘制

    OpenCV实现轮廓检测与绘制

    图像的轮廓不仅能够提供物体的边缘,而且还能提供物体边缘之间的层次关系以及拓扑关系. 带有结构关系的边缘检测,这种结构关系可以表明图像中连通域或者某些区域之间的关系. 图为一个具有4个不连通边缘的二值化图像,由外到内依次为0号.1号.2号.3号条边缘.为了描述不同轮廓之间的结构关系,定义由外到内的轮廓级别越来越低,也就是高一层级的轮廓包围着较低层级的轮廓,被同一个轮廓包围的多个不互相包含的轮廓是同一层级轮廓.例如在图中,0号轮廓层级比1号和第2号轮廓的层及都要高,2号轮廓包围着3号轮廓,因此2号轮

  • Python Opencv任意形状目标检测并绘制框图

    Python Opencv任意形状目标检测并绘制框图

    opencv 进行任意形状目标识别,供大家参考,具体内容如下 工作中有一次需要在简单的图上进行目标识别,目标的形状不固定,并且存在一定程度上的噪声影响,但是噪声影响不确定.这是一个简单的事情,因为图像并不复杂,现在将代码公布如下: import cv2 def otsu_seg(img): ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) return ret_th, bin_img d

  • OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

    OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

    相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)>. 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的.Ope

  • Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测的实现

    Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测的实现

    边缘检测 Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法,并被认为是边缘检测最优的算法,该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧,如多向灰度梯度和滞后阈值化. Canny边缘检测器算法基本步骤: 平滑图像:通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声. 计算图像的梯度:这里计算图像的梯度,并将梯度分类为垂直.水平和斜对角.这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘. 非最大值抑制:利用上一步计算出来的梯度方向,检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值,如果是,则抑制该像素(像素不属于

  • 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轮廓检测代码解析

    首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用. 在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测.在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点. import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2

随机推荐