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OpenCV 例程200篇总目录-202205更新

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】197.轮廓的基本特征
- 2. 轮廓的特征描述
- - 2.2 轮廓的面积、周长、质心和近似多边形
  - - 2.2.1 轮廓的面积
    - 2.2.2 轮廓的周长
    - 2.2.3 轮廓的质心
    - 2.2.4 轮廓的近似
    - 2.2.5 轮廓的凸包（凸壳）
  - 例程 12.4：轮廓的面积、周长、质心和近似多边形

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】197.轮廓的基本特征
2. 轮廓的特征描述在对实际图像进行轮廓查找时，得到的轮廓数量很多。获取轮廓后，通常基于轮廓的特征进行筛选、识别和处理。例如，基于轮廓的周长和面积对轮廓进行筛选，然后绘制筛选的目标轮廓或其最小外接矩形。
常用的轮廓特征，包括图像距、轮廓周长、轮廓近似、凸包、边界矩形、拟合图形等特征。

2.2 轮廓的面积、周长、质心和近似多边形
面积、周长、质心是常用的轮廓特征。

2.2.1 轮廓的面积几何矩实质是面积或质量。函数 cv.moments() 的返回值 Moments[‘m00’] 表示轮廓面积。
轮廓的面积也可以使用函数 cv2.contourArea() 计算。
函数说明：

cv.contourArea(contour[, oriented] ) → retval

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

2.2.2 轮廓的周长轮廓的周长可以使用函数 cv2.arcLength() 计算。
函数说明：

cv.arcLength(curve, closed=True) → retval

curve：以顶点构成的二维向量组表示的曲线（如轮廓列表 contours 中的一个轮廓）
closed：曲线闭合标志，True 表示闭合曲线

2.2.3 轮廓的质心轮廓的质心 (Cx,Cy) 可以通过一阶矩计算：
C x = M 10 / M 00 C y = M 01 / M 00 Cx = M_{10} / M_{00} \\ Cy = M_{01} / M_{00} Cx=M10?/M00?Cy=M01?/M00?

2.2.4 轮廓的近似轮廓的近似是用顶点数量较少的多边形对轮廓进行近似，可以使用函数 cv2. approxPolyDP() 实现。近似多边形的边数取决于设定的最大近似距离。
函数说明：

cv.approxPolyDP(curve, epsilon, closed[, approxCurve]) → approxCurve

curve：以顶点构成的二维向量组表示的曲线（如轮廓列表 contours 中的一个轮廓）
approxCurve：近似多边形顶点坐标 (x,y) 的二维向量组
epsilon：近似精度，浮点数，原始曲线与近似多边形之间的最大距离
closed：曲线闭合标志，True 表示近似曲线是闭合的

2.2.5 轮廓的凸包（凸壳）物体的凸包（凸壳）是指包含该物体的最小凸面体。在二维图像中凸壳可以想象为一条刚好包着所有点的橡皮圈。在凸壳与物体边缘之间的部分称为凸陷（Convexity defect）。
OpenCV 中的函数 cv.isContourConvex() 测试轮廓是否为凸面体，函数 cv.convexHull() 获取轮廓的凸壳。
函数说明：

cv.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]]) → hull cv.isContourConvex( contour) → retval

参数说明：

points：二维点向量集
contour：二维点向量集（如轮廓列表 contours 中的一个轮廓）
hull：输出凸包，凸包顶点的索引向量，或凸包顶点坐标 (x,y) 的二维向量组
clockwise：方向标志，默认值 False 表示逆时针方向输出凸包，True 为是顺时针
returnPoints：操作标志，默认值 True 表示返回凸包点集， False 返回凸包点的索引

注意事项：
函数 cv.isContourConvex() 测试轮廓是否为凸面，输入的轮廓必须没有自交叉线。
函数 cv.convexHull() 与函数 cv.drawContours() 配合，可以用来检测物体是否存在缺陷。

例程 12.4：轮廓的面积、周长、质心和近似多边形

# 12.4 轮廓的面积、周长、质心和近似多边形 img = cv2.imread("../images/seagull01.png", flags=1) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 灰度图像 plt.figure(figsize=(9, 6)) plt.subplot(231), plt.axis('off'), plt.title("Origin") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))# HSV 色彩空间图像分割 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 将图片转换到 HSV 色彩空间 lowerBlue, upperBlue = np.array([100, 43, 46]), np.array([124, 255, 255])# 蓝色阈值 segment = cv2.inRange(hsv, lowerBlue, upperBlue)# 背景色彩图像分割 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))# (5, 5) 结构元 binary = cv2.dilate(cv2.bitwise_not(segment), kernel=kernel, iterations=3)# 图像膨胀 plt.subplot(232), plt.axis('off'), plt.title("Tree contour") plt.imshow(binary, 'gray')# 寻找二值化图中的轮廓 # binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# OpenCV3 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# OpenCV4~ print("len(contours) = ", len(contours))# 所有轮廓的列表# #绘制全部轮廓，contourIdx=-1 绘制全部轮廓 for i in range(len(contours)):# 绘制第 i 个轮廓 if hierarchy[0][i][3]==-1:# 最外层轮廓 rect = cv2.minAreaRect(contours[i])# 最小外接矩形 x, y = int(rect[0][0]), int(rect[0][1])# 最小外接矩形的中心(x,y) text = "{}:({},{})".format(i, x, y) img = cv2.drawContours(img, contours, i, (255, 255, 255), -1)# 绘制第 i 个轮廓, 内部填充 img = cv2.putText(img, text, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255)) # print("i=", i, ",contours[i]:", contours[i].shape, ",hierarchy[0][i] =", hierarchy[0][i], "text=", text) plt.subplot(233), plt.axis('off'), plt.title("Contours") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 轮廓的特征矩 cnt = contours[0]# 第 0 个轮廓 moments = cv2.moments(cnt)# 返回字典，几何矩 mpq, 中心矩 mupq 和归一化矩 nupq huM = cv2.HuMoments(moments)# 计算 Hu 不变矩# 轮廓面积 area = cv2.contourArea(cnt) print("area by moments['m00']: ", moments['m00']) print("area of contour: ", area)# 轮廓的质心 (Cx, Cy) if moments['m00'] > 0: cx = round(moments['m10'] / moments['m00']) cy = round(moments['m01'] / moments['m00']) print("centroid of contour: ({}, {})".format(cx, cy)) cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)# 在轮廓的质心上绘制圆点 plt.subplot(234), plt.axis('off'), plt.title("Contour centroid") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) else: print("moments['m00'] = 0")# 轮廓的周长 perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)# True表示输入是闭合轮廓 print("centroid of perimeter: {:.1f}".format(perimeter))# 轮廓近似多边形 epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contours[1], True) approx = cv2.approxPolyDP(contours[1], epsilon, True) approx.shape:(15, 1, 2) cv2.polylines(img, [approx], True, (0, 0, 255), 2)# 绘制多边形 plt.subplot(235), plt.axis('off'), plt.title("Approximate polygon") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))# 检查轮廓是否为凸面体 isConvex = cv2.isContourConvex(contours[2])# True 凸面体, False 非凸 print("contours[2] ContourConvex?", isConvex) # 获取轮廓的凸壳 hull = cv2.convexHull(contours[2], returnPoints=True)# 返回轮廓凸壳顶点坐标 print("hull.shape: ", hull.shape)# 凸壳顶点坐标 (x,y), (24, 1, 2) cv2.polylines(img, [hull], True, (0, 0, 255), 2)# 绘制多边形 plt.subplot(236), plt.axis('off'), plt.title("Contour convex") plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout() plt.show()

运行结果：

len(contours) =6 area by moments['m00']:15523.0 area of contour:15523.0 centroid of contour: (394, 380) centroid of perimeter: 783.5 approx.shape:(15, 1, 2) contours[2] ContourConvex? False hull.shape:(24, 1, 2)

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（本节完）
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