教程3_图像的轮廓

目录

目标

[1. 特征矩](#1. 特征矩)

2、轮廓质心

[3. 轮廓面积](#3. 轮廓面积)

[4. 轮廓周长](#4. 轮廓周长)

[5. 轮廓近似](#5. 轮廓近似)

[6. 轮廓凸包](#6. 轮廓凸包)

[7. 边界矩形](#7. 边界矩形)

7.1.直角矩形

[7.2. 旋转矩形](#7.2. 旋转矩形)

[8. 最小闭合圈](#8. 最小闭合圈)

[9. 拟合一个椭圆](#9. 拟合一个椭圆)

[10. 拟合直线](#10. 拟合直线)

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目标

在本文中，我们将学习 - 如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。 - 您将看到大量与轮廓有关的功能。

1. 特征矩

特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数 cv.moments() 提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：

import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('star.jpg',0)
ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
M = cv.moments(cnt)
print( M )

从这一刻起，您可以提取有用的数据，例如面积，质心等。

2、轮廓质心

质心由关系给出，cx=M10/M00 和 cy=M01/M00。可以按照以下步骤进行，第一个示例为简单的检测单个轮廓，第二个示例能检测图片中的多个轮廓。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])

print('轮廓的质心坐标为:(%d,%d) '%cx %cy)

import cv2  
import numpy as np  
  
# 读取图像  
image = cv2.imread('7.jpg')  
  
# 转换为灰度图像  
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
# 应用阈值来获取二值图像  
_, thresholded = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  
  
# 查找轮廓  
contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
  
# 遍历每个轮廓  
for contour in contours:  
    # 计算轮廓的矩  
    M = cv2.moments(contour)  
      
    # 检查矩是否存在（轮廓不为空）  
    if M["m00"] != 0:  
        # 计算质心  
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])  
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])  
          
        # 在图像上绘制质心  
        cv2.circle(image, (cX, cY), 5, (255, 0, 0), -1)  
        cv2.putText(image, "centroid", (cX - 25, cY - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)  
  
# 显示结果图像  
cv2.imshow('Image with Centroids', image)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

3. 轮廓面积

轮廓区域由函数 cv.contourArea() 或从矩 M['m00'] 中给出。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

area = cv.contourArea(cnt) 

4. 轮廓周长

也称为弧长。可以使用 cv.arcLength() 函数找到它。第二个参数指定形状是闭合轮廓(True)还是曲线。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

perimeter = cv.arcLength(cnt,True)

5. 轮廓近似

根据我们指定的精度，它可以将轮廓形状近似为顶点数量较少的其他形状。它是Douglas-Peucker算法的实现。检查维基百科页面上的算法和演示。

为了理解这一点，假设您试图在图像中找到一个正方形，但是由于图像中的某些问题，您没有得到一个完美的正方形，而是一个"坏形状"（如下图所示）。现在，您可以使用此功能来近似形状。在这种情况下，第二个参数称为epsilon，它是从轮廓到近似轮廓的最大距离。它是一个精度参数。需要正确选择epsilon才能获得正确的输出。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

epsilon = 0.1*cv.arcLength(cnt,True) 
approx = cv.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)

在第二张图片中，绿线显示了ε=弧长的10％时的近似曲线。第三幅图显示了ε=弧长度的1％时的情况。第三个参数指定曲线是否闭合。

6. 轮廓凸包

凸包外观看起来与轮廓逼近相似，但不相似（在某些情况下两者可能提供相同的结果）。在这里，cv.convexHull()函数检查曲线是否存在凸凹缺陷并对其进行校正。一般而言，凸曲线是始终凸出或至少平坦的曲线。如果在内部凸出，则称为凸度缺陷。例如，检查下面的手的图像。红线显示手的凸包。双向箭头标记显示凸度缺陷，这是凸包与轮廓线之间的局部最大偏差。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

hull = cv.convexHull(cnt) 

但是，如果要查找凸度缺陷，则需要传递returnPoints = False。为了理解它，我们将拍摄上面的矩形图像。首先，我发现它的轮廓为cnt。现在，我发现它的带有returnPoints = True的凸包，得到以下值：[[[234 202]]，[[51 202]]，[[51 79]]，[[234 79]]]，它们是四个角 矩形的点。现在，如果对returnPoints = False执行相同的操作，则会得到以下结果：[[129]，[67]，[0]，[142]]。这些是轮廓中相应点的索引。例如，检查第一个值：cnt [129] = [[234，202]]与第一个结果相同（对于其他结果依此类推）。

7. 边界矩形

有两种类型的边界矩形。

7.1.直角矩形

它是一个矩形，不考虑物体的旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。它是由函数cv.boundingRect()找到的。

令(x，y)为矩形的左上角坐标，而(w，h)为矩形的宽度和高度。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )


x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

7.2. 旋转矩形

这里，边界矩形是用最小面积绘制的，所以它也考虑了旋转。使用函数是 cv.minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，其中包含以下细节 -(中心(x,y)，(宽度，高度)，旋转角度)。但要画出这个矩形，我们需要矩形的四个角。它由函数 cv.boxPoints() 获得：

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )


rect = cv.minAreaRect(cnt)
box = cv.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)

两个矩形都显示在一张单独的图像中。绿色矩形显示正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。

8. 最小闭合圈

接下来，使用函数 cv.minEnclosingCircle() 查找对象的圆周。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

(x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
cv.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)

9. 拟合一个椭圆

下一个是把一个椭圆拟合到一个物体上。它返回内接椭圆的旋转矩形。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

ellipse = cv.fitEllipse(cnt)
cv.ellipse(img,ellipse,(0,255,0),2)

10. 拟合直线

同样，我们可以将一条直线拟合到一组点。下图包含一组白点。我们可以近似一条直线。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('star.jpg',0)

ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]

M = cv.moments(cnt)
print( M )

rows,cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y] = cv.fitLine(cnt, cv.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
cv.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)

12. 长宽比

它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。

x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w)/h

12. 范围

范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。

area = cv.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area

13. 坚实度

坚实度是等高线面积与其凸包面积之比。

area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area

14. 等效直径

等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。

area = cv.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)

15. 取向

取向是物体指向的角度。以下方法还给出了主轴和副轴的长度。

(x,y),(MA,ma),angle = cv.fitEllipse(cnt)

16. 掩码和像素点

在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。可以按照以下步骤完成：

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv.findNonZero(mask)

这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意，row = x, column = y。

17. 最大值，最小值和它们的位置

我们可以使用掩码图像找到这些参数。

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask)

18. 平均颜色或平均强度

在这里，我们可以找到对象的平均颜色。或者可以是灰度模式下物体的平均强度。我们再次使用相同的掩码进行此操作。

mean_val = cv.mean(im,mask = mask)

19. 极端点

极点是指对象的最顶部，最底部，最右侧和最左侧的点。

leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

例如，如果我将其应用于印度地图，则会得到以下结果：