OpenCV图像轮廓检测：cv2.findContours()函数详解

OpenCV图像轮廓检测：cv2.findContours()函数详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_44690935/article/details/109008946

本文将详细介绍OpenCV中cv2.findContours()函数的使用方法，包括轮廓检测的基本概念、函数参数的含义以及具体的代码示例。通过学习本文，读者将能够掌握如何使用OpenCV进行图像轮廓检测和绘制。

轮廓检测

轮廓检测是图像处理中经常用到的技术。在OpenCV-Python接口中，使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。

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

• image：输入图像
• mode：轮廓的模式
• cv2.RETR_EXTERNAL：只检测外轮廓
• cv2.RETR_LIST：检测的轮廓不建立等级关系
• cv2.RETR_CCOMP：建立两个等级的轮廓，上一层为外边界，内层为内孔的边界。如果内孔内还有连通物体，则这个物体的边界也在顶层
• cv2.RETR_TREE：建立一个等级树结构的轮廓
• method：轮廓的近似方法
• cv2.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
• cv2.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要4个点来保存轮廓信息
• cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
• contours：返回的轮廓
• hierarchy：每条轮廓对应的属性

注意：cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图。

轮廓的绘制

OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。

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

• 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓；
• 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list。
• 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中color：线的颜色（0，0，255）表示红色；（255，0，0）表示蓝色；thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式。

代码示例

import cv2
import numpy as np

kernel = np.ones((1, 5), np.uint8)
img = cv2.imread("C:\\Users\\Lijian\\Desktop\\timg.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, anchor=(2, 0), iterations=5)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

代码过程运用了形态学运算中的闭运算和阈值分割以及轮廓检测。

原图

结果图

本文原文来自CSDN