opencv-python 详解轮廓及findContours()、drawContours()函数_python opencv findcontours

目录

轮廓的定义 

轮廓和边缘的区别 

寻找轮廓的方法和经验 

先看一个demo，图片：

findContours()详解 

 （敲黑板划重点）理解轮廓层级、等级：

轮廓的检索方法模式4种：

轮廓的近似办法有4种： 

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轮廓的定义 

        轮廓是一系列相连的点组成的曲线，代表了物体的基本外形。    

轮廓和边缘的区别 

        谈起轮廓不免想到边缘，它们确实很像。简单的说，轮廓是连续的，边缘并不全都连续（下图）。其实边缘主要是作为图像的特征使用，比如可以用边缘特征可以区分脸和手，而轮廓主要用来分析物体的形态，比如物体的周长和面积等，可以说边缘包括轮廓。

寻找轮廓的方法和经验 

寻找轮廓的操作一般基于二值化图，所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图。
经验之谈：寻找轮廓是针对白色物体的，一定要保证物体是白色，而背景是黑色，不然很多人在
寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。

先看一个demo，图片：

 代码：

import cv2
 
img = cv2.imread('handwriting.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Otsu自动阈值，注意用的是cv2.THRESH_BINARY_INV
ret, thresh = cv2.threshold(
    img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# cv2.imshow("thresh", thresh)
"""
寻找轮廓方法三个参数：输入图像，轮廓检索模式，轮廓近似方法
返回值contours是轮廓本身contours，还有一个是每条轮廓对应的属性hierarchy，下边详解
"""
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(len(contours)) # 结果应该为2，两个轮廓
cnt = contours[1]
"""
绘制轮廓:
第一个参数是一张图片，可以是原图或者其他。
第二个参数是轮廓，也可以说是cv2.findContours()找出来的点集，一个列表。
第三个参数是对轮廓（第二个参数）的索引，当需要绘制独立轮廓时很有用，若要全部绘制可设为-1。
接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。
"""
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)
 
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)

findContours()详解 

使用 cv2.findContours() 寻找轮廓，findContours()有三个参数：输入图像，轮廓检索模式，轮廓近似方法，返回值contours是轮廓本身contours，还有一个是每条轮廓对应的属性hierarchy，下边详解 。

 （敲黑板划重点）理解轮廓层级、等级：

 图中总共有8条轮廓，2和2a分别表示外层和里层的轮廓，3和3a也是一样。从图中看得出来：

• 轮廓0/1/2是最外层的轮廓，我们可以说它们处于同一轮廓等级：0级
• 轮廓2a是轮廓2的子轮廓，反过来说2是2a的父轮廓，轮廓2a算一个等级：1级
• 同样3是2a的子轮廓，轮廓3处于一个等级：2级
• 类似的，3a是3的子轮廓，等等…………

如果我们打印出 cv2.findContours() 函数的返回值hierarchy，会发现它是一个包含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，举例来说，前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1，所以Next=1；同理，对轮廓1来说，Next=2；那么对于轮廓2呢？没有与它同一层级的下一条轮廓了，此时Next=-1。
• Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓，跟前面一样，对于轮廓1来说，Previous=0；对于轮廓2，Previous=1；对于轮廓1，没有上一条轮廓了，所以Previous=-1。
• First Child：当前轮廓的第一条子轮廓,比如对于轮廓2，第一条子轮廓就是轮廓2a，所以First Child=2a；对轮廓3a，First Child=4。
• Parent：当前轮廓的父轮廓

比如2a的父轮廓是2，Parent=2；轮廓2没有父轮廓，所以Parent=-1。