利用Python+OpenCV图像处理功能实现轮廓发现

今天就跟大家聊聊有关利用Python+OpenCV图像处理功能实现轮廓发现，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np
def contours_demo(image):
  dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪
  gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) #用大律法、全局自适应阈值方法进行图像二值化
  cv.imshow("binary image", binary)
  cloneTmage, contours, heriachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  for i, contour in enumerate(contours):
    cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)
    print(i)
  cv.imshow("contours", image)
  for i, contour in enumerate(contours):
    cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1)
  cv.imshow("pcontours", image)
src = cv.imread('E:/imageload/coins.jpg')
cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_NORMAL) #设置为WINDOW_NORMAL可以任意缩放
cv.imshow('input_image', src)
contours_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行结果：

注意：

1.Opencv发现轮廓的函数原型为：findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy

image参数表示8位单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。

mode参数表示轮廓检索模式：

①CV_RETR_EXTERNAL：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。

②CV_RETR_LIST：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。

③CV_RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层。

④CV_RETR_TREE：检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构，外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。

method参数表示轮廓的近似方法：

①CV_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。

②CV_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。

③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。

contours参数是一个list，表示存储的每个轮廓的点集合。

hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。

offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。

2.Opencv绘制轮廓的函数原型为：drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image

imgae参数表示目标图像。

contours参数表示所有输入轮廓。

contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓， 如果是负数，则绘制所有轮廓。

color参数表示轮廓的颜色。

thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细，如果是负数，则绘制轮廓内部。

lineType参数表示线型。

hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。

maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0，则仅绘制指定的轮廓。 如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2，则该函数绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓，等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。

offset参数表示可选的轮廓偏移参数，该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。

看完上述内容，你们对利用Python+OpenCV图像处理功能实现轮廓发现有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。