基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序

目录
  • 1 引言
  • 2 栗子
    • 2.1 读取图像
    • 2.2 获取轮廓
    • 2.3 轮廓排序
    • 2.4 其他结果
  • 3 总结

1 引言

在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用OpencvfindContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示:

本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果.

2 栗子

2.1 读取图像

首先,我们来读取图像,并得到其边缘检测图,代码如下:

image = cv2.imread(args['image'])
accumEdged = np.zeros(image.shape[:2], dtype='uint8')
for chan in cv2.split(image):
    chan = cv2.medianBlur(chan, 11)
    edged = cv2.Canny(chan, 50, 200)
    accumEdged = cv2.bitwise_or(accumEdged, edged)
cv2.imshow('edge map', accumEdged)

运行结果如下:

左侧为原图,右侧为边缘检测图.

2.2 获取轮廓

opencv-python中查找图像轮廓的API为:findContours 函数,该函数接收二值图像作为输入,可输出物体外轮廓、内外轮廓等等.

代码如下:

cnts = cv2.findContours(accumEdged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = grab_contours(cnts)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
orig = image.copy()
# unsorted
for (i, c) in enumerate(cnts):
    orig = draw_contour(orig, c, i)
cv2.imshow('Unsorted', orig)
cv2.imwrite("./Unsorted.jpg", orig)

运行结果如下:

需要注意的是,在OpenCV2.X版本,函数findContours返回两个值,

函数声明如下:

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

但是在OpenCV3以上版本,该函数的声明形式如下:

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

所以为了适配两种模式,我们实现函数grab_contours 来根据不同的版本,选择对应的返回轮廓的下标位置,

代码如下:

def grab_contours(cnts):
    # if the length the contours tuple returned by cv2.findContours
    # is '2' then we are using either OpenCV v2.4, v4-beta, or
    # v4-official
    if len(cnts) == 2:
        cnts = cnts[0]

    # if the length of the contours tuple is '3' then we are using
    # either OpenCV v3, v4-pre, or v4-alpha
    elif len(cnts) == 3:
        cnts = cnts[1]

    return cnts

2.3 轮廓排序

通过上述步骤,我们得到了图像中的所有物体的轮廓,接下来我们定义函数sort_contours函数来实现对轮廓进行排序操作,该函数接受method参数来实现按照不同的次序对轮廓进行排序,比如从左往右,或者从右往左.

代码如下:

def sort_contours(cnts, method='left-to-right'):
    # initialize the reverse flag and sort index
    reverse = False
    i = 0
    # handle if sort in reverse
    if method == 'right-to-left' or method == 'bottom-to-top':
        reverse = True
    # handle if sort against y rather than x of the bounding box
    if method == 'bottom-to-top' or method == 'top-to-bottom':
        i = 1

    boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts]
    (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
    return (cnts, boundingBoxes)

上述代码的核心思想为先求出每个轮廓的外接矩形框,然后通过对外接框按照x或y坐标排序进而来实现对轮廓的排序.

调用代码如下:

# sorted
(cnts, boundingboxes) = sort_contours(cnts, method=args['method'])
for (i, c) in enumerate(cnts):
    image = draw_contour(image, c, i)
cv2.imshow('Sorted', image)
cv2.waitKey(0)

运行结果如下:

2.4 其他结果

利用上述代码,我们也可以实现从左往右的排序,如下所示:

3 总结

本文利用OpenCV实现了对物体轮廓按指定顺序进行排序的功能,并给出了完整的代码示例.

到此这篇关于基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV进行物体轮廓排序内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • Python OpenCV特征检测之特征匹配方式详解

    目录 前言  一.暴力匹配器 二.FLANN匹配器 前言  获得图像的关键点后,可通过计算得到关键点的描述符.关键点描述符可用于图像的特征匹配.通常,在计算图A是否包含图B的特征区域时,将图A称做训练图像,将图B称为查询图像.图A的关键点描述符称为训练描述符,图B的关键点描述符称为查询描述符. 一.暴力匹配器 暴力匹配器使用描述符进行特征比较.在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描述符,将其与训练描述符中的所有关键点描述符进行比较,每次比较后会给出一个距离值,距离最小的值对应最佳

  • Python-OpenCV深度学习入门示例详解

    目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras 介绍与使用 4.1 keras 库简介与安装 4.2 使用 keras 实现线性回归模型 4.3 使用 keras 进行手写数字识别 小结 0. 前言 深度学习已经成为机器学习中最受欢迎和发展最快的领域.自 2012 年深度学习性能超越机器学习等传统方法以来,深度学习架构开始快速应用于包括计算机视觉

  • Python3+OpenCV实现简单交通标志识别流程分析

    由于该项目是针对中小学生竞赛并且是第一次举行,所以识别的目标交通标志仅仅只有直行.右转.左转和停车让行. 数据集: 链接: https://pan.baidu.com/s/1SL0qE-qd4cuatmfZeNuK0Q 提取码: vuvi  源代码:https://github.com/ccxiao5/Traffic_sign_recognition 整体流程如下: 数据集收集(包括训练集和测试集的分类) 图像预处理 图像标注 根据标注分割得到目标图像 HOG特征提取 训练得到模型 将模型带入识

  • Python+OpenCV解决彩色图亮度不均衡问题

    目录 前言 处理 对比度拉伸 log变换 Gamma校正 直方图均衡化 对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) 处理结果展示 附源码 opencv版本 skimage版本 前言 CSDN博客好久没有换过头像了,想换个新头像,在相册里面翻来翻去,然后就找到以前养的小宠物的一些照片,有一张特别有意思 惊恐到站起来的金丝熊:这家伙不会要吃我吧 没见过仓鼠的小猫:这啥玩意儿? 好,就决定把这张图当自己的头像了 一顿操作之后,把头像换成了这张照片 此时我:啥玩意儿? ....感觉黑乎乎的,啥也看不清 这时

  • Python+OpenCV图像处理之直方图统计

    目录 1. 直方图概述 (1)基本概念 (2)直方图中的术语 2. 直方图绘制 (1)读取图像信息 (2)绘制直方图 3. 掩膜直方图 (1)基本概念 (2)实现代码 4. H-S 直方图 (1)基本概念 (2)绘制二维H-S直方图 1. 直方图概述 (1)基本概念 直方图就是对图像的另外一种解释,它描述了整幅图像的灰度分布.直方图的 x 轴代表灰度值(0~255),y 轴代表图片中同一种灰度值的像素点的数目,所以通过直方图我们可以对图像的亮度.灰度分布.对比度等有了一个直观的认识 (2)直方图

  • 基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序

    目录 1 引言 2 栗子 2.1 读取图像 2.2 获取轮廓 2.3 轮廓排序 2.4 其他结果 3 总结 1 引言 在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示: 本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果. 2 栗子 2.1 读取图像 首先,我们来读取图像,并得到

  • 如何使用Python OpenCV提取物体轮廓详解

    通常提取物体的轮廓时,图像都存在噪声,提取效果并不理想.如提取下图的轮廓时, 提取代码: import cv2 img = cv2.imread("mouse.png") cv2.imshow("origin",img) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,binary = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("bina

  • 基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

    基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测,通过判断车辆和行人的位置,以及他们之间的距离信息,当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时,则会被判定车辆为未礼让行人. 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试,如果结果满意之后再嵌套到视频中,从而达到想要的效果. 1.预处理(灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀)> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor

  • 基于Python和openCV实现图像的全景拼接详细步骤

    基本介绍 图像的全景拼接,即"缝合"两张具有重叠区域的图来创建一张全景图.其中用到了计算机视觉和图像处理技术有:关键点检测.局部不变特征.关键点匹配.RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)和透视变形. 具体步骤 (1)检测左右两张图像的SIFT关键特征点,并提取局部不变特征 : (2)使用knnMatch检测来自右图(左图)的SIFT特征,与左图(右图)进行匹配 : (3)计算视角变换矩阵H,用变换矩阵H对右图进行扭曲变换: (4)将左图(右图)

  • Python图像处理之目标物体轮廓提取的实现方法

    目录 1 引言 2 原理 3 Python实现 1)读入彩色图像 2) 彩色图像灰度化 3)二值化 4)提取轮廓 4 总结 1 引言 目标物体的边缘对图像识别和计算机分析十分有用.边缘可以勾画出目标物体,使观察者一目了然:边缘蕴含了丰富的内在信息(如方向.形状等),是图像识别中抽取图像特征的重要属性.轮廓提取是边界分割中非常重要的一种处理,同时也是图像处理的经典难题,轮廓提取和轮廓跟踪的目的都是获得图像的外部轮廓特征. 2 原理 二值图像的轮廓提取的原理非常简单,就是掏空内部点:如果原图中有一点

  • 基于Python的OpenCV骨架化图像并显示(skeletonize)

    1. 效果图 自己画一张图,原图 VS 骨架效果图如下: opencv logo原图 VS 骨架化效果图如下: 2. 源码 # 图像骨架化~ import cv2 import imutils import numpy as np img = np.zeros((390, 390, 3), dtype="uint8") cv2.putText(img, "Beautiful Girl.....", (50, 190), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLE

  • python计算机视觉opencv图像金字塔轮廓及模板匹配

    目录 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 ②拉普拉斯金字塔 2.图像轮廓 ①寻找轮廓 ②轮廓特征 ③轮廓绘制 3.模板匹配 ①模板匹配 ②匹配框线绘制 ③多对象匹配 4.直方图统计 ①直方图绘制 ②直方图统计 ③直方图的mask操作 ④直方图均衡化 5.傅里叶变换 1.图像金字塔 ①高斯金字塔 向下采样,数据会越来越少,减少的方式是:将偶数行和列删除 向上采样,数据会越来越多,将图像在每个方向上扩大为原来的两倍,新增的行和列用0来填充.使用先前同样的内核与放大后的图像卷积,获得近似值. 上采样之后,图

  • Python中OpenCV实现查找轮廓的实例

    本文将结合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓.获取边界框. 代码: contours.py OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,需要以二值化图像作为输入.并指定些选项调用即可. 我们以下图作为示例: 二值化图像 代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像: 其使用预训练好的实例分割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py.模型检出结果,如下: 模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框.但其他模型会有只出预测掩

  • python 基于opencv 绘制图像轮廓

    图像轮廓概念 轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形. 谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像.简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图).其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手:而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 寻找轮廓的操作一般用于二值图像,所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图. 注意:寻找轮廓是针对白色物体的,一定要保证物体是白色,而背景是黑色,不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一

  • Python+Opencv实现物体尺寸测量的方法详解

    目录 1.效果展示 2.项目介绍 3.项目搭建 4.utils.py文件代码展示与讲解 5.项目代码展示与讲解 6.项目资源 7.项目总结 1.效果展示 我们将以两种方式来展示我们这个项目的效果. 下面这是视频的实时检测,我分别用了盒子和盖子来检测,按理来说效果不应该怎么差的,但我实在没有找到合适的背景与物体.且我的摄像头使用的是外设,我不得不手持,所以存在一点点的抖动,但我可以保证,它是缺少了适合检测物体与背景. 我使用手机拍了一张照片并经过了ps修改了背景,效果不错. 2.项目介绍 本项目中

随机推荐