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怎么在Python中使用OpenCV标记图像区域轮廓

发布时间:2021-03-12 17:08:50 来源:亿速云 阅读:454 作者:Leah 栏目:开发技术

这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在Python中使用OpenCV标记图像区域轮廓,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

图片基本处理

import cv2 as cv

src = cv.imread("./demo.jpg")

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# cv.imshow("src", src)

gray = cv.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv.Canny(gray, 70, 210)

cv.imshow("edged", edges)

轮廓检测

下面就是检测图像轮廓具体位置的代码了:

contours, hierarchy = cv.findContours(edges.copy(), cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(f"轮廓数量:{len(contours)}")

cv.findContours(edges, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 中,第二个参数使用的是 cv.RETR_LIST,该参数值表示检测所有轮廓,不建立等级关系,彼此独立。如果只想获取轮廓边缘信息,不关心是否嵌套在另一个轮廓之内,使用该参数值即可。

第三个参数使用的是 cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE,表示压缩水平方向,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,这也是为了后面便于计算。

观察上图,可以发现最外侧的边缘面积是最大的,所以依据面积进行排序,依据其他值也可以,获取面积最大的轮廓。

contours = sorted(contours, key = cv.contourArea, reverse = True)[:3]

对轮廓进行简单绘制,获得下图效果。

cv.drawContours(src,contours,-1,(0,0,255),2)

遍历轮廓,计算轮廓近似

先看代码:

# 遍历轮廓
for c in contours:
	# 计算轮廓近似
	peri = cv.arcLength(c, True)
	approx = cv.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)

一个新的函数 cv.arcLength,该函数的原型如下:

retval = cv2.arcLength(curve, closed)

该函数用于计算轮廓的周长。

下面的 cv.approxPolyDP 函数原型如下:

approxCurve = cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed[, approxCurve])

函数参数如下:

  • curve:源图像的某个轮廓;

  • epsilon:距离值,表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度,值越小,越精确;

  • closed:轮廓是否闭合。

最重要的参数就是 epsilon 简单记忆为:该值越小,得到的多边形角点越多,轮廓越接近实际轮廓,该参数是一个准确度参数。

该函数返回值为轮廓近似多边形的角点。

绘制轮廓

最后判断,当上文返回的角点为 4 的时候,提取轮廓,代码如下:

# 遍历轮廓
for c in contours:
	# 计算轮廓近似
	peri = cv.arcLength(c, True)
	approx = cv.approxPolyDP(c, 0.02 * peri, True)

	# 当恰好是 4 个角点的时候,获取轮廓。
	if len(approx) == 4:
		screen_cnt = approx
		break

# 结果显示
cv.drawContours(src, [screen_cnt], -1, (0, 0, 255), 2)

更换图片,进行再次轮廓检测,注意修改轮廓近似部分代码即可。

# 遍历轮廓
for c in contours:
  # 计算轮廓近似

  approx = cv.approxPolyDP(c, 30, True)

  if len(approx) == 4:
    screen_cnt = approx
    break

上述就是小编为大家分享的怎么在Python中使用OpenCV标记图像区域轮廓了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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