opencv实现物体轮廓识别_opencv识别物体

        基于简单的阈值分割，将带识别的物体和背景在二值图中区分开，再提取并对比轮廓，最后将目标轮廓的物体标记。

1.阈值分割

        cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV):将bgr格式图像信息转换为hsv格式并返回。cv2.COLOR_BGR2HSV是类中的常数，注意字母大写。

        cv2.medianBlur(image,ksize):将图像进行中值滤波处理，返回处理结果。ksize为滤波核的大小，为比1大的奇数。

        cv2.inRange(image,lower_red,upper_red):将图像在lower_red和upper_red之间的颜色变为255，其他变为0，返回处理结果。其中，lower_red和upper_red可直接由元组表示。

        cv2.getStructuringElement(,,)：返回指定形状和尺寸的结构像素矩阵。第一个参数表示内核的形状，即cv2.MORPH_RECT cv2.MORPH_CROSS和cv2.MORPH_MORPH_CROSS之一。第二个参数表示内核的尺寸，第三个参数表示锚点的位置，默认为（-1，-1）。

        cv2.morphologyEx(image, op, kernel) ：进行各类形态学的变化。op为变化的方式，有cv2.MORPH_OPEN和cv2.MORPH_CLOSE两种。kernel表示方框的大小。

import cv2
 
image=cv2.imread("pic.jpg")
hsv=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv=cv2.medianBlur(hsv,5)
mask=cv2.inRange(hsv,(11,43,46),(25,255,255))
line=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(15,15),(-1,-1))
mask=cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_OPEN,line)
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

2.提取轮廓

       contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)：检测并返回物体的轮廓。其中，mode是轮廓的模式，cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓。method为轮廓的近似方法，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。contours和hierarchy分别为返回的轮廓以及每条轮廓对应的属性。

        cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)：将轮廓画出。注意，函数会直接修改image，而不会返回值。