本文主要是介绍传统CV算法——轮廓性质算法实战,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
- 近似轮廓寻找
cv2.approxPolyDP
函数简介
cv2.approxPolyDP
是 OpenCV 中用于多边形逼近的函数。它基于 Ramer-Douglas-Peucker 算法,通过对曲线或多边形进行抽象,来近似表示其形状。这个函数通常用于简化轮廓,使得复杂的轮廓用较少的顶点来表示,方便后续的处理和分析。
函数原型
cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed)
输入参数
-
curve (
numpy.ndarray
):- 描述:输入的点集,即需要进行多边形逼近的曲线或轮廓。这通常是一个包含轮廓点的数组,形状为
(num_points, 1, 2)
,其中num_points
是轮廓的点数,2
表示每个点的(x, y)
坐标。 - 作用:函数对这个点集进行处理,生成近似的多边形。
- 描述:输入的点集,即需要进行多边形逼近的曲线或轮廓。这通常是一个包含轮廓点的数组,形状为
-
epsilon (
float
):- 描述:逼近精度参数,它表示原始曲线与近似曲线之间的最大距离,通常是一个非负数。
- 作用:这个参数控制了近似的精度,
epsilon
越小,近似的多边形越接近原始曲线,保留的点数也越多;epsilon
越大,逼近的多边形越简单(点数越少)。
-
closed (
bool
):- 描述:一个布尔值,表示是否将多边形看作闭合的(即首尾相连)。
- 作用:如果
closed=True
,函数会将曲线作为一个闭合多边形处理;如果closed=False
,则会将曲线看作一个开口曲线(首尾不相连)。
返回值
- approxCurve (
numpy.ndarray
):- 该函数返回一个近似的多边形点集,通常是一个形状为
(num_points, 1, 2)
的数组,表示近似多边形的顶点。
- 该函数返回一个近似的多边形点集,通常是一个形状为
示例代码
import cv2
import numpy as np# 创建一个简单的轮廓
contour = np.array([[0, 0], [100, 0], [100, 100], [50, 50], [0, 100]], dtype=np.int32)
contour = contour.reshape((-1, 1, 2))# 设置逼近精度
epsilon = 10.0# 进行多边形逼近
approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)# 打印逼近后的点集
print("Approx Poly DP:", approx)
应用场景
- 轮廓简化:在目标检测和图像分割任务中,通过简化轮廓可以减少计算复杂度,便于后续处理。
- 形状分析:逼近后的多边形可以用于形状分析,比如识别多边形的边数以区分不同类型的几何形状。
- 特征提取:在一些计算机视觉应用中,可以利用逼近后的多边形作为特征点进行匹配或跟踪。
cv2.approxPolyDP
是一个强大的工具,可以简化和近似多边形形状,为后续的图像处理任务提供更有效的表示形式。通过调整 epsilon
参数,用户可以灵活地控制近似的精度,以适应不同的应用需求。
import cv2
img = cv2.imread("./images/26.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)img2gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(img2gray,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 近似的误差
epsion =40approx = cv2.approxPolyDP(contours[0],epsion,True)img_contour = cv2.drawContours(img,[approx],contourIdx=-1,color=(0,0,255),thickness=3)cv2.imshow("img_contour",img_contour)
cv2.waitKey(0)
边界矩形绘制
cv2.boundingRect
是 OpenCV 中用于计算一个二值图像或轮廓的最小外接矩形的函数。该外接矩形是能完全包围轮廓或点集的矩形,通常用于后续处理,例如裁剪图像区域、绘制矩形等操作。
函数原型
x, y, w, h = cv2.boundingRect(array)
输入参数
- array (
numpy.ndarray
):- 描述:输入的点集或轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。例如,它可以是由
cv2.findContours
函数返回的一个轮廓,形状为(num_points, 1, 2)
或者直接是二维坐标点的集合。
- 描述:输入的点集或轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。例如,它可以是由
输出
-
x (
int
):- 外接矩形左上角的 x 坐标。
-
y (
int
):- 外接矩形左上角的 y 坐标。
-
w (
int
):- 外接矩形的宽度。
-
h (
int
):- 外接矩形的高度。
应用场景
- 目标检测后处理:在目标检测任务中,通过计算目标的最小外接矩形,可以方便地对目标进行定位、裁剪或标注。
- 图像裁剪:根据计算得到的外接矩形,可以裁剪出图像中包含目标的部分,便于进一步处理或保存。
- 特征提取:在图像分析中,外接矩形的宽高比等信息可以作为目标物体的形状特征,用于分类或识别任务。
cv2.boundingRect
是一个简单而实用的函数,广泛用于图像处理和计算机视觉任务中。它提供了一种快速计算二值图像中目标的最小包围矩形的方法,便于进一步分析或操作。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("./images/16.jpg")img2gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(img2gary,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contour,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 边界矩形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour[0])
img_coutour = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,255,0),thickness=2)cv2.imshow("img_contour",img_coutour)
cv2.waitKey(0)
最小外切矩形绘制
cv2.minAreaRect
是 OpenCV 中用于计算一个点集或轮廓的最小外接矩形的函数。与 cv2.boundingRect
不同,cv2.minAreaRect
返回的是一个可以旋转的矩形,即它可以适应点集的方向,能够更紧密地包围目标。这对于需要更精确边界的应用非常有用。
函数原型
rect = cv2.minAreaRect(points)
输入参数
- points (
numpy.ndarray
):- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
cv2.findContours
函数返回的轮廓,形状为(num_points, 1, 2)
或者直接是二维坐标点的集合。 - 要求:点集应该是一个连续的数组,通常是轮廓的点。
- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
输出
- rect (
((center_x, center_y), (width, height), angle)
):- 返回一个包含三个元素的元组:
- center (
(center_x, center_y)
): 矩形中心的坐标。 - size (
(width, height)
): 矩形的宽度和高度。 - angle (
float
): 矩形的旋转角度(相对于水平线的角度,单位为度)。如果宽度大于高度,角度为正;否则为负。
- center (
- 返回一个包含三个元素的元组:
应用场景
- 目标检测:在目标检测任务中,使用最小外接矩形可以更准确地包围目标,尤其是当目标不是正方形或矩形时。
- 形状分析:通过分析最小外接矩形的宽高比和旋转角度,可以提取目标的形状特征,用于分类或识别。
- 图像处理:在图像处理和计算机视觉中,最小外接矩形可以用于裁剪、定位和标注目标。
cv2.minAreaRect
是一个强大的工具,可以计算出点集的最小外接矩形,适用于各种计算机视觉任务。通过返回的矩形中心、尺寸和角度信息,用户可以灵活地处理和分析图像中的目标。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("./images/16.jpg")img2gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(img2gary,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contour,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# # 最小矩形
rect = cv2.minAreaRect(contour[0])
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
img_coutour = cv2.drawContours(img,[box],contourIdx=0,color=(0,255,0),thickness=3)cv2.imshow("img_contour",img_coutour)
cv2.waitKey(0)
最小外切圆
cv2.minEnclosingCircle
是 OpenCV 中用于计算一个点集或轮廓的最小外接圆的函数。这个函数可以找到一个圆,该圆能够完全包围给定的点集,并且是所有可能的外接圆中半径最小的一个。
函数原型
center, radius = cv2.minEnclosingCircle(points)
输入参数
- points (
numpy.ndarray
):- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
cv2.findContours
函数返回的轮廓,形状为(num_points, 1, 2)
或者直接是二维坐标点的集合。 - 要求:点集应该是一个连续的数组,通常是轮廓的点。
- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
输出
-
center (
(center_x, center_y)
):- 返回一个包含圆心坐标的元组,表示最小外接圆的中心位置。
-
radius (
float
):- 返回最小外接圆的半径。
应用场景
- 目标检测:在目标检测任务中,最小外接圆可以用于快速定位和标记目标,尤其是在目标呈现圆形或近似圆形时。
- 形状分析:通过分析最小外接圆的半径和圆心位置,可以提取目标的几何特征,用于分类或识别。
- 图像处理:在图像处理和计算机视觉中,最小外接圆可以用于裁剪、定位和标注目标。
cv2.minEnclosingCircle
是一个简单而有效的工具,可以计算出点集的最小外接圆,适用于各种计算机视觉任务。通过返回的圆心和半径信息,用户可以灵活地处理和分析图像中的目标。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("./images/16.jpg")img2gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(img2gary,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contour,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 最小外切圆
(x,y),radious = cv2.minEnclosingCircle(contour[0])
center = (int(x),int(y))
radious = int(radious)
img_coutour = cv2.circle(img,center,radious,(255,0,0),thickness=2)cv2.imshow("img_contour",img_coutour)
cv2.waitKey(0)
凸包检测
cv2.convexHull
是 OpenCV 中用于计算点集的凸包的函数。凸包是一个最小的多边形,能够完全包围给定的点集。这个函数在计算机视觉和图像处理中的许多应用中都非常有用,例如形状分析、物体检测和轮廓处理等。
函数原型
hull = cv2.convexHull(points, hull=None, clockwise=False, returnPoints=True)
输入参数
-
points (
numpy.ndarray
):- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
cv2.findContours
函数返回的轮廓,形状为(num_points, 1, 2)
或者直接是二维坐标点的集合。 - 要求:点集应该是一个连续的数组。
- 描述:输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。它可以是由
-
hull (
numpy.ndarray
, 可选):- 描述:输出的凸包点集。如果提供了这个参数,函数会将计算得到的凸包点存储在这个数组中。
-
clockwise (
bool
, 默认值False
):- 描述:是否按顺时针方向返回凸包点。
- 作用:如果设置为
True
,则返回的凸包点按顺时针方向排列;如果设置为False
,则按逆时针方向排列。
-
returnPoints (
bool
, 默认值True
):- 描述:是否返回凸包的点坐标。
- 作用:如果设置为
True
,返回的是凸包的点坐标;如果设置为False
,返回的是凸包点的索引。
输出
- hull (
numpy.ndarray
):- 返回一个包含凸包点的数组,形状为
(num_hull_points, 1, 2)
,其中num_hull_points
是凸包的点数。
- 返回一个包含凸包点的数组,形状为
应用场景
- 形状分析:通过计算凸包,可以提取物体的外部形状特征,用于分类或识别。
- 碰撞检测:在游戏开发和机器人导航中,凸包可以用于快速检测物体之间的碰撞。
- 图像分割:在图像处理任务中,凸包可以帮助确定物体的边界,便于后续的分割和分析。
cv2.convexHull
是一个强大的工具,可以计算出点集的凸包,适用于各种计算机视觉任务。通过返回的凸包点,用户可以灵活地处理和分析图像中的目标,提取形状特征并进行进一步的处理。
import cv2img = cv2.imread("./images/16.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)img2gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(img2gray,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)hull = cv2.convexHull(contours[0])print(cv2.isContourConvex(contours[0]),cv2.isContourConvex(hull))#False,Trueimg_contour= cv2.drawContours(img,[hull],-1,(0,0,255),3)cv2.imshow("img_contour",img_contour)
cv2.waitKey(0)
检测重心,面积,周长
好的,以下是对 cv2.contourArea
、cv2.arcLength
和 cv2.ments
的简要介绍,不包含示例代码。
1. cv2.contourArea
- 功能:计算给定轮廓的面积。
- 输入参数:
contour
: 输入的轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。
- 输出:
- 返回轮廓的面积(浮点数)。对于闭合轮廓,面积为正值;对于逆时针方向的轮廓,面积为负值。
2. cv2.arcLength
- 功能:计算给定轮廓的周长或长度。
- 输入参数:
curve
: 输入的轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。closed
: 布尔值,表示轮廓是否闭合。如果为True
,计算闭合轮廓的周长;如果为False
,计算开口曲线的长度。
- 输出:
- 返回轮廓的周长(浮点数)。
3. cv2.moments
- 功能:计算给定轮廓的几何矩。
- 输入参数:
contour
: 输入的轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。binaryImage
: 布尔值,表示输入是否为二值图像(默认为False
)。
- 输出:
- 返回一个字典,包含轮廓的几何矩信息,包括
m00
(面积)、m10
、m01
(用于计算质心)等。
- 返回一个字典,包含轮廓的几何矩信息,包括
这三个函数在图像处理和计算机视觉中非常重要,能够帮助用户提取和分析图像中的形状特征。
import cv2img =cv2.imread("./images/16.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)
img2gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(img2gray,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 矩形
M = cv2.moments(contours[0])
cx,cy = int(M["m10"]/M["m00"]),int(M["m01"]/M["m00"])print("重心:",cx,cy)area = cv2.contourArea(contours[0])print("面积:",area)perimeter = cv2.arcLength(contours[0],True)print("周长:",perimeter)img_contour= cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)cv2.imshow("img_contour",img_contour)
cv2.waitKey(0)
椭圆拟合和直线拟合
1. cv2.fitEllipse
- 功能:计算给定点集的最佳拟合椭圆。
- 输入参数:
points
: 输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组,形状为(num_points, 1, 2)
,其中num_points
是点的数量。
- 输出:
- 返回一个包含椭圆参数的元组
(center, (major_axis_length, minor_axis_length), angle)
,其中:center
: 椭圆中心的坐标(x, y)
。major_axis_length
: 椭圆的主轴长度。minor_axis_length
: 椭圆的次轴长度。angle
: 椭圆的旋转角度(相对于水平线的角度,单位为度)。
- 返回一个包含椭圆参数的元组
2. cv2.fitLine
- 功能:计算给定点集的最佳拟合直线。
- 输入参数:
points
: 输入的点集,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组,形状为(num_points, 1, 2)
。distType
: 距离类型,指定拟合的距离度量方式(如cv2.DIST_L2
、cv2.DIST_L1
等)。param
: 参数,通常设置为0
。reps
: 代表拟合精度的参数,通常设置为0.01
。aeps
: 代表拟合精度的参数,通常设置为0.01
。
- 输出:
- 返回一个包含直线参数的元组
(vx, vy, x0, y0)
,其中:(vx, vy)
: 直线的方向向量。(x0, y0)
: 直线上的一个点的坐标。
- 返回一个包含直线参数的元组
这两个函数在图像处理和计算机视觉中用于形状分析和特征提取,能够帮助用户从点集数据中提取出有用的几何信息。
import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("./images/16.jpg")img2gary = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(img2gary,127,255,cv2.THRESH_OTSU)contours,_ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 椭圆拟合
ellipse = cv2.fitEllipse(contours[0])# cv2.ellipse(contours[0])
cv2.ellipse(img,ellipse,(255,0,0),thickness=2)# 直线拟合h,w, _ = img.shape[vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(contours[0],cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx)+y)righty = int((w-x)*vy/vx+y)
cv2.line(img,(w-1,righty),(0,lefty),(0,0,255),thickness=2)
cv2.imshow("img_contour",img)
cv2.waitKey(0)
轮廓匹配
cv2.matchShapes
是 OpenCV 中用于比较两个轮廓形状相似度的函数。它通过计算两个轮廓的 Hu 矩(Hu Moments)来评估它们的形状相似性。该函数通常用于形状识别和分类任务。
函数原型
similarity = cv2.matchShapes(contour1, contour2, method, parameter)
输入参数
-
contour1 (
numpy.ndarray
):- 描述:第一个输入轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。
-
contour2 (
numpy.ndarray
):- 描述:第二个输入轮廓,通常是一个包含二维坐标的 NumPy 数组。
-
method (
int
):- 描述:形状匹配的方法,通常有以下几种选择:
cv2.CONTOURS_MATCH_I1
: 计算轮廓的 Hu 矩的差异,返回值越小表示形状越相似。cv2.CONTOURS_MATCH_I2
: 计算轮廓的 Hu 矩的平方差,返回值越小表示形状越相似。cv2.CONTOURS_MATCH_I3
: 计算轮廓的 Hu 矩的相对差异,返回值越小表示形状越相似。
- 描述:形状匹配的方法,通常有以下几种选择:
-
parameter (
float
):- 描述:通常设置为
0
,在某些方法中可能会使用。
- 描述:通常设置为
输出
- similarity (
float
):- 返回一个浮点数,表示两个轮廓的相似度。值越小表示形状越相似。
应用场景
- 形状识别:在图像处理和计算机视觉中,
cv2.matchShapes
可以用于识别和分类不同的形状。 - 目标检测:可以用于检测特定形状的物体,例如在工业检测中识别零件的形状。
- 图像分析:在分析图像中的形状特征时,可以用来比较不同对象的形状。
总之,cv2.matchShapes
是一个强大的工具,用于形状匹配和比较,能够帮助用户在图像处理任务中进行有效的形状分析。
import cv2img1 = cv2.imread('./images/16.jpg', 0)
img2 = cv2.imread('./images/17.jpg', 0)ret, thresh = cv2.threshold(img1, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt1 = contours[0]ret, thresh2 = cv2.threshold(img2, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh2, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt2 = contours[0]ret = cv2.matchShapes(cnt1, cnt2, cv2.CONTOURS_MATCH_I2, 0.0)
print(ret)
这篇关于传统CV算法——轮廓性质算法实战的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!