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OpenCV计算机视觉 06 图像轮廓检测（轮廓的查找、绘制、特征、近似及轮廓的最小外接圆外接矩形）

news 来源：原创 2025/5/13 23:34:09

目录

图像轮廓检测

轮廓的查找

轮廓的绘制

轮廓的特征

面积

周长

根据面积显示特定轮廓

轮廓的近似

给定轮廓的最小外接圆、外接矩形

外接圆

外接矩形

图像轮廓检测

轮廓的查找

API函数

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method)

代入参数含义：

img：需要实现轮廓检测的原图

mode: 轮廓的检索模式，主要有四种方式：

cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓，所有子轮廓被忽略

cv2.RETR_LIST：检测的轮廓不建立等级关系，所有轮廓属于同一等级

cv2.RETR_CCOMP：返回所有的轮廓，只建立两个等级的轮廓。一个对象的外轮廓为第1级组织结构。

而对象内部中空洞的轮廓为第2级组织结构，空洞中的任何对象的轮廓又是第 1 级组织结构。

-> cv2.RETR_TREE：返回所有的轮廓，建立一个完整的组织结构的轮廓。

method：轮廓的近似方法，主要有以下两种：

-> cv2.CHAIN_APPROX_NONE：存储所有的轮廓点。

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：压缩模式，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。

返回值

image：返回处理的原图

contours：包含图像中所有轮廓的list对象。

其中每一个独立的轮廓信息以边界点坐标（x,y）的形式储存在numpy数组中。

hierarchy：轮廓的层次结构。一个包含4个值的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]

Next：与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓

Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓

First Child：当前轮廓的第一条子轮廓

Parent：当前轮廓的父轮廓

注意：做轮廓检测前需要将图片读取为二值数据，即像素值只为0和255。

获取给定图像phone.png中物体的轮廓信息，包括轮廓的数量和层次结构，以便进行后续的图像处理。

import cv2
​
# 读取原图
phone = cv2.imread('phone.png')
# 对原图进行灰度处理
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行阈值处理，得到二值图像
ret, phone_binary = cv2.threshold(phone_gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找二值图像中的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 打印轮廓的层次结构
print(hierarchy)
# 打印轮廓的数量
print(len(contours))

输出信息解读

输出的 hierarchy 是一个包含了轮廓之间关系信息的数组。其中每个子数组 [6 -1 1 -1] 等代表了一个轮廓的相关信息：

  • 第一个数字（如 6、2、3 等）表示下一个同级轮廓的索引。

  • 第二个数字（如 -1）表示前一个同级轮廓的索引。

  • 第三个数字（如 1、-1 等）表示第一个子轮廓的索引。

  • 第四个数字（如 -1）表示父轮廓的索引。

输出的 9 表示检测到的轮廓数量。

轮廓的绘制

API函数

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None,lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)

参数含义

image:要在其上绘制轮廓的输入图像。

contours:轮廓列表，通常由cv2.findContours()函数返回。

contourIdx:要绘制的轮廓的索引。如果为负数，则绘制所有轮廓。 -1 color:轮廓的颜色，以BGR格式表示。例如，(0, 255, 0)表示绿色。

thickness:轮廓线的粗细。默认值为1。

lineType:轮廓线的类型。默认值为cv2.LINE_8。

hierarchy:轮廓层次结构。通常由cv2.findContours()函数返回。

maxLevel:绘制的最大轮廓层级。默认值为None,表示绘制所有层级。 offset:轮廓点的偏移量。默认值为None。

绘制出刚刚的phone.png图像中的轮廓

# 读取原图
phone = cv2.imread('phone.png')
# 对原图进行灰度处理
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行阈值处理，得到二值图像
ret, phone_binary = cv2.threshold(phone_gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找二值图像中的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 复制原始图像
image_copy = phone.copy()
# 在复制的图像上绘制轮廓
image_copy = cv2.drawContours(image=image_copy, contours=contours, contourIdx=-1, color=(0, 255, 0), thickness=3)
# 显示绘制了轮廓的图像，窗口标题为'Contours_show'
cv2.imshow('Contours_show', image_copy)
# 等待用户按键，参数 0 表示无限等待
cv2.waitKey(0)  
轮廓的特征
面积

API函数

cv2.contourArea(contour[, oriented])

参数含义

contour：顶点构成的二维向量组（如轮廓列表contours中的一个轮廓）

oriented：定向区域标志，默认值为 False，返回面积的绝对值，

                                        Ture 时则根据轮廓方向返回带符号的数值

周长

API函数

arcLength(InputArray curve, bool closed)

参数含义

curve：输入的二维点集（轮廓顶点），可以是 vector 或 Mat 类型。

closed：用于指示曲线是否封闭。

问题:1. 求上述例子中 contours 列表中第一个和第二个轮廓的面积，并打印出这两个面积的值。

2. 计算 contours 列表中第一个封闭的轮廓的周长并打印

import cv2
# 读取原图
phone = cv2.imread('phone.png')
# 对原图进行灰度处理
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行阈值处理，得到二值图像
ret, phone_binary = cv2.threshold(phone_gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找二值图像中的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 计算 contours 列表中第一个轮廓的面积，并将结果存储在 area_0 变量中
area_0 = cv2.contourArea(contours[0])  
# 计算 contours 列表中第二个轮廓的面积，并将结果存储在 area_1 变量中
area_1 = cv2.contourArea(contours[1])  
# 打印第一个和第二个轮廓的面积
print(area_0,area_1) 
# 计算 contours 列表中第一个轮廓的周长
length = cv2.arcLength(contours[0], closed=True)
# 打印第一个轮廓的周长
print(length)
根据面积显示特定轮廓

绘制出上述案例中面积大于10000的轮廓

import cv2
# 读取原图
phone = cv2.imread('phone.png')
# 对原图进行灰度处理
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行阈值处理，得到二值图像
ret, phone_binary = cv2.threshold(phone_gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找二值图像中的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 创建一个空列表用于存储面积大于 10000 的轮廓
a_list = []
# 遍历 contours 中的每个轮廓
for i in range(len(contours)):# 如果当前轮廓的面积大于 10000if cv2.contourArea(contours[i]) > 10000:# 将该轮廓添加到 a_list 列表中a_list.append(contours[i])
# 复制原始图像
image_copy = phone.copy()
# 在复制的图像上绘制面积大于 10000 的轮廓
image_copy = cv2.drawContours(image=image_copy, contours=a_list, contourIdx=-1, color=(0, 255, 0), thickness=3 )
# 显示绘制了特定轮廓的图像，窗口标题为'Contours_show_10000'
cv2.imshow('Contours_show_10000', image_copy)
# 等待用户按键
cv2.waitKey(0)
轮廓的近似

API函数

approx = cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed)

参数含义:

curve：输入轮廓。

epsilon：近似精度，即两个轮廓之间最大的欧式距离。该参数越小，得到的近似结果越接近实际轮廓；

反之，得到的近似结果会更加粗略。

closed：布尔类型的参数，表示是否封闭轮廓。

如果是 True，表示输入轮廓是封闭的，近似结果也会是封闭的；

否则表示输入轮廓不是封闭的，近似结果也不会是封闭的。

返回值:

approx：近似结果，是一个ndarray数组，为1个近似后的轮廓，包含了被近似出来的轮廓上的点的坐标

import cv2
​
# 读取图像'phone.png'
phone = cv2.imread('phone.png')  
# 将图像转换为灰度图
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
# 对灰度图进行二值化处理
ret,phone_thresh = cv2.threshold(phone_gray,120,255,cv2.THRESH_BINARY) 
# 获取二值化图像的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  
# 设置近似精度
epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[0],True)  
# 对第一个轮廓进行近似
approx = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon, True)  
# 复制原始图像
phone_new = phone.copy()  
# 在复制的图像上绘制近似后的轮廓
image_contours = cv2.drawContours(phone_new,[approx],contourIdx=-1,color=(0,255,0),thickness=3) 
# 显示原始图像
cv2.imshow('phone',phone)  
cv2.waitKey(0)  
# 显示绘制了近似轮廓的图像
cv2.imshow('image_contours',image_contours)  
cv2.waitKey(0)  
给定轮廓的最小外接圆、外接矩形
外接圆

计算API函数

(x,y),r = cv2.minEnclosingCircle(cnt)

输入参数含义：

cnt 指定的轮廓

返回值：

(x,y) 是外接圆的圆心坐标

r 是外接圆的半径。

外接矩形

计算API函数

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

输入参数含义：

cnt 指定的轮廓

返回值：

(x,y) 外接矩形的左上角坐标

w 矩形的宽度

h 矩形的高度

绘制出上述案例中第七个轮廓的最小外接圆与外接矩形

import cv2
​
# 读取原图
phone = cv2.imread('phone.png')
# 对原图进行灰度处理
phone_gray = cv2.cvtColor(phone,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行阈值处理，得到二值图像
ret, phone_binary = cv2.threshold(phone_gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找二值图像中的轮廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(phone_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 获取第 7 个轮廓
cnt = contours[6]  
# 计算轮廓的外接圆
(x,y),r = cv2.minEnclosingCircle(cnt)  
# 绘制外接圆
phone_circle = cv2.circle(phone.copy(),(int(x),int(y)),int(r),(0,255,0),2)  
# 显示绘制了外接圆的图像
cv2.imshow('phone_circle',phone_circle)
cv2.waitKey(0)
​
# 计算轮廓的最小外接矩形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)  
# 绘制矩形
phone_rectangle = cv2.rectangle(phone.copy(),(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)  
# 显示绘制了矩形的图像
cv2.imshow('phone_rectangle',phone_rectangle)
cv2.waitKey(0)

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编程日记 2025/5/11 9:19:30

在线工具箱源码优化版

在线工具箱 前言效果图部分源码源码下载部署教程下期更新 前言 来自缤纷彩虹天地优化后的我爱工具网源码&#xff0c;百度基本全站收录&#xff0c;更能基本都比较全&#xff0c;个人使用或是建站都不错&#xff0c;挑过很多工具箱&#xff0c;这个比较简洁&#xff0c;非常实…...

编程日记 2025/4/30 2:24:50

网站自动签到

我研究生生涯面临两个问题&#xff0c;一是写毕业论文&#xff0c;二是找工作&#xff0c;这两者又有很大的冲突。怎么解决这两个冲突呢&#xff1f;把python学好是一个路子&#xff0c;因此从今天我要开一个专栏就是学python 其实我的本意不是网站签到&#xff0c;我喜欢在起点…...

编程日记 2025/5/10 10:20:23

python学opencv|读取图像（二十七）使用time()绘制弹球动画

【1】引言 前序已经学习了pythonopencv画线段、圆形、矩形、多边形和文字的相关操作&#xff0c;具体文章链接包括且不限于&#xff1a; python学opencv|读取图像&#xff08;十八&#xff09;使用cv2.line创造线段_cv2. 画线段-CSDN博客 python学opencv|读取图像&#xff0…...

编程日记 2025/5/9 8:19:09

物联网智能项目简述

物联网智能项目 一、物联网智能项目的定义 物联网智能项目是指基于物联网技术&#xff08;IoT&#xff09;&#xff0c;结合人工智能&#xff08;AI&#xff09;、大数据、云计算等先进技术&#xff0c;开发出的具有智能化、自动化、远程监控等功能的项目。物联网&#xff08…...

编程日记 2025/5/13 3:07:56

el-table 合并单元格

参考文章&#xff1a;vue3.0 el-table 动态合并单元格 - flyComeOn - 博客园 <el-table :data"tableData" border empty-text"暂无数据" :header-cell-style"{ background: #f5f7fa }" class"parent-table" :span-method"obj…...

编程日记 2025/5/13 3:08:02

SQL语言的函数实现

SQL语言的函数实现 引言 随着大数据时代的到来&#xff0c;数据的存储和管理变得越来越复杂。SQL&#xff08;结构化查询语言&#xff09;作为关系数据库的标准语言&#xff0c;其重要性不言而喻。在SQL语言中&#xff0c;函数是一个重要的组成部分&#xff0c;可以有效地帮助…...

编程日记 2025/5/10 6:26:52

细说STM32F407单片机以DMA方式读写外部SRAM的方法

目录 一、工程配置 1、时钟、DEBUG、GPIO、CodeGenerator 2、USART3 3、NVIC 4、 FSMC 5、DMA 2 &#xff08;1&#xff09;创建MemToMem类型DMA流 &#xff08;2&#xff09;开启DMA流的中断 二、软件设计 1、KEYLED 2、fsmc.h、fsmc.c、dma.h、dma.c 3、main.h…...

编程日记 2025/5/12 0:51:51

Vue 3前端与Python（Django）后端接口简单示例

项目 后端&#xff08;Django&#xff09;前端&#xff08;Vue 3&#xff09; 后端&#xff08;Django&#xff09; 创建Django项目和应用&#xff1a; 确保你已经安装了Django。如果没有安装&#xff0c;可以使用以下命令安装&#xff1a; pip install django创建一个新的Dja…...

编程日记 2025/5/10 23:27:41

前端多语言

前端多语言目前常用i18n实现 一、react 1.安装依赖 npm install react-i18next i18next --save2.创建配置文件 src/i18n config.ts&#xff1a;对 i18n 进行初始化操作及插件配置 en.json&#xff1a;英文语言配置文件 zh.json&#xff1a;中文语言配置文件 config.ts im…...

编程日记 2025/5/6 15:14:55

单片机-直流电机实验

1、ULN2003芯片介绍 ULN2003&#xff0c; 该芯片是一个单片高电压、高电流的达林顿晶体管阵列集成电路。不仅可以用来 驱动直流电机&#xff0c;还可用来驱动五线四相步进电机。支持驱动大功率电器 因为 ULN2003 的输出是集电极开路&#xff0c;ULN2003 要输出高电平&#xff0…...

编程日记 2025/5/8 8:39:31