目標

• 了解輪廓是什么。
• 學習查找輪廓，繪制輪廓等。
• 你將看到以下功能：cv.findContours()，cv.drawContours()

什么是輪廓?

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。輪廓是用于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?npimport?cv2?as?cvim?=?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。注意稍后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于所有圖像。

如何繪制輪廓?

要繪制輪廓，請使用cv.drawContours函數。只要有邊界點，它也可以用來繪制任何形狀。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(在繪制單個輪廓時有用。要繪制所有輪廓，請傳遞-1)，其余參數是顏色，厚度等等

• 在圖像中繪制所有輪廓：

  cv.drawContours(img,?contours,?-1,?(0,255,0),?3)

• 繪制單個輪廓，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)

注意最后兩種方法相似，但是前進時，您會發現最后一種更有用。

輪廓近似方法

這是cv.findContours函數中的第三個參數。它實際上表示什么？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。它刪除所有冗余點并壓縮輪廓，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制一個圓(以藍色繪制)。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！！！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv函数findcontours_OpenCV系列之轮廓入门 | 二十一的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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