Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图

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「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」

「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」

「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」

「Python 图像处理 OpenCV (7):图像平滑(滤波)处理」

「Python 图像处理 OpenCV (8):图像腐蚀与图像膨胀」

「Python 图像处理 OpenCV (9):图像处理形态学开运算、闭运算以及梯度运算」

「Python 图像处理 OpenCV (10):图像处理形态学之顶帽运算与黑帽运算」

「Python 图像处理 OpenCV (11):Canny 算子边缘检测技术」

「Python 图像处理 OpenCV (12): Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子边缘检测技术」

「Python 图像处理 OpenCV (13): Scharr 算子和 LOG 算子边缘检测技术」

「Python 图像处理 OpenCV (14):图像金字塔」

引言

其实蛮不好意思的,刚才翻了翻自己的博客,上次写 OpenCV 的文章已经接近半个月以前了,我用 3 秒钟的时间回想了下最近两星期时间都花在哪了。

每次思考这种问题总会下意识甩锅给工作,最近工作忙的一批,emmmmmmmmmmmm。。。。。。。。。

这么骗自己是不对的!

实际上是美剧真香,最近把「反击」从第一季到第六季看了一遍,还不错,喜欢看动作类的同学可以尝试下。

本篇文章是关于图像处理轮廓方面的,下面开始正文,希望能帮到各位。

Q:什么是轮廓?

A: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,相对于边缘,轮廓是连续的,边缘并不全部连续。

寻找轮廓

寻找轮廓 OpenCV 为我们提供了一个现成的函数 findContours()

在 OpenCV 中,轮廓提取函数 findContours() 实现的是 1985 年由一名叫做 Satoshi Suzuki 的人发表的一篇论文中的算法,如下:

Satoshi Suzuki and others. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46, 1985.

对原理感兴趣的同学可以去搜搜看,不是很难理解。

先看一个示例代码:

import cv2 as cv

img = cv.imread("black.png")
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

print(len(contours[0]))

这段代码先用 threshold() 对图像进行降噪处理,它的原型函数如下:

retval, dst = cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst] ) 
  • dst:结果图像。
  • src:原图像。
  • thresh:当前阈值。
  • maxVal:最大阈值,一般为255。
  • type:阈值类型,可选值如下:
enum ThresholdTypes {
    THRESH_BINARY     = 0,  # 大于阈值的部分被置为 255 ,小于部分被置为 0
    THRESH_BINARY_INV = 1,  # 大于阈值部分被置为 0 ,小于部分被置为 255
    THRESH_TRUNC      = 2,  # 大于阈值部分被置为 threshold ,小于部分保持原样
    THRESH_TOZERO     = 3,  # 小于阈值部分被置为 0 ,大于部分保持不变
    THRESH_TOZERO_INV = 4,  # 大于阈值部分被置为 0 ,小于部分保持不变
    THRESH_OTSU       = 8,  # 自动处理,图像自适应二值化,常用区间 [0,255]
};          

查找轮廓使用的函数为 findContours() ,它的原型函数如下:

cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])  
  • image:源图像。
  • mode:表示轮廓检索模式。
cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓。
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,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,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:表示轮廓近似方法。
cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点。
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4个点来保存轮廓信息。

这里可以使用 print(len(contours[0])) 函数将包含的点的数量打印出来,比如在上面的示例中,使用参数 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 轮廓点有 1382 个,而使用参数 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 则轮廓点只有 4 个。

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(1)

绘制轮廓

绘制轮廓使用到的 OpenCV 为我们提供的 drawContours() 这个函数,下面是它的三个简单的例子:

# To draw all the contours in an image:
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)
# To draw an individual contour, say 4th contour:
cv2.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)
# But most of the time, below method will be useful:
cnt = contours[4]
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)

drawContours() 函数中有五个参数:

  • 第一个参数是源图像。
  • 第二个参数是应该包含轮廓的列表。
  • 第三个参数是列表索引,用来选择要绘制的轮廓,为-1时表示绘制所有轮廓。
  • 第四个参数是轮廓颜色。
  • 第五个参数是轮廓线的宽度,为 -1 时表示填充。

我们接着前面的示例把使用 findContours() 找出来的轮廓绘制出来:

import cv2 as cv

img = cv.imread("black.png")
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("img", img)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

print(len(contours[0]))

# 绘制绿色轮廓
cv.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

cv.imshow("draw", img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(2)

特征矩

特征矩可以帮助我们计算一些图像的特征,例如物体的质心,物体的面积等,使用的函数为 moments()

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(3)

moments() 函数会将计算得到的矩以字典形式返回。

import cv2 as cv

img = cv.imread("number.png")

gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

cnt = contours[0]
# 获取图像矩
M = cv.moments(cnt)
print(M)

# 质心
cx = int(M['m10'] / M['m00'])
cy = int(M['m01'] / M['m00'])

print(f'质心为:[{cx}, {cy}]')

这时,我们取得了这个图像的矩,矩 M 中包含了很多轮廓的特征信息,除了示例中展示的质心的计算,还有如 M[‘m00’] 表示轮廓面积。

轮廓面积

area = cv.contourArea(cnt)
print(f'轮廓面积为:{area}')

这里取到的轮廓面积和上面 M[‘m00’] 保持一致。

轮廓周长

perimeter = cv.arcLength(cnt, True)
print(f'轮廓周长为:{perimeter}')

参数 True 表示轮廓是否封闭,我们这里的轮廓是封闭的,所以这里写 True

轮廓外接矩形

轮廓外接矩形分为正矩形和最小矩形。使用 cv2.boundingRect(cnt) 来获取轮廓的外接正矩形,它不考虑物体的旋转,所以该矩形的面积一般不会最小;使用 cv.minAreaRect(cnt) 可以获取轮廓的外接最小矩形。

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(4)

两者的区别如上图,绿线代表的是外接正矩形,红线代表的是外接最小矩形,代码如下:

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread("number.png")

gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

cnt = contours[0]

# 外接正矩形
x, y, w, h = cv.boundingRect(cnt)
cv.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 外接最小矩形
min_rect = cv.minAreaRect(cnt)
print(min_rect)

box = cv.boxPoints(min_rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow("draw", img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

boundingRect() 函数的返回值包含四个值,矩形框左上角的坐标 (x, y) 、宽度 w 和高度 h 。

minAreaRect() 函数的返回值中还包含旋转信息,返回值信息为包括中心点坐标 (x,y) ,宽高 (w, h) 和旋转角度。

轮廓近似

根据我们指定的精度,它可以将轮廓形状近似为顶点数量较少的其他形状。它是由 Douglas-Peucker 算法实现的。

OpenCV 提供的函数是 approxPolyDP(cnt, epsilon, True) ,第二个参数 epsilon 用于轮廓近似的精度,表示原始轮廓与其近似轮廓的最大距离,值越小,近似轮廓越拟合原轮廓。第三个参数指定近似轮廓是否是闭合的。具体用法如下:

import cv2 as cv

img = cv.imread("number.png")

gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

cnt = contours[0]

# 计算 epsilon ,按照周长百分比进行计算,分别取周长 1% 和 10%
epsilon_1 = 0.1 * cv.arcLength(cnt, True)
epsilon_2 = 0.01 * cv.arcLength(cnt, True)

# 进行多边形逼近
approx_1 = cv.approxPolyDP(cnt, epsilon_1, True)
approx_2 = cv.approxPolyDP(cnt, epsilon_2, True)

# 画出多边形
image_1 = cv.cvtColor(gray_img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
image_2 = cv.cvtColor(gray_img, cv.COLOR_GRAY2BGR)

cv.polylines(image_1, [approx_1], True, (0, 0, 255), 2)
cv.polylines(image_2, [approx_2], True, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow("image_1", image_1)
cv.imshow("image_2", image_2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(5)

第一张图是 epsilon 为原始轮廓周长的 10% 时的近似轮廓,第二张图中绿线就是 epsilon 为原始轮廓周长的 1% 时的近似轮廓。

轮廓凸包

凸包外观看起来与轮廓逼近相似,只不过它是物体最外层的「凸」多边形。

如下图,红色的部分为手掌的凸包,双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects),凸缺陷常用来进行手势识别等。

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(6)

import cv2 as cv

img = cv.imread("number.png")
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
# 绘制轮廓
image = cv.cvtColor(gray_img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.drawContours(image, contours, -1, (0, 0 , 255), 2)

# 寻找凸包,得到凸包的角点
hull = cv.convexHull(cnt)

# 绘制凸包
cv.polylines(image, [hull], True, (0, 255, 0), 2)

cv.imshow("image", image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(7)

还有一个函数,是可以用来判断图形是否凸形的:

print(cv.isContourConvex(hull)) # True

它的返回值是 True 或者 False 。

最小闭合圈

接下来,使用函数 cv.minEnclosingCircle() 查找对象的圆周。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。

import cv2 as cv

img = cv.imread("number.png")
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 降噪
ret, thresh = cv.threshold(gray_img, 127, 255, 0)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(gray_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]

# 绘制最小外接圆
(x, y), radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
cv.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

cv.imshow("img", img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(8)

下一个是把一个椭圆拟合到一个物体上。它返回内接椭圆的旋转矩形。

ellipse = cv.fitEllipse(cnt)
cv.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)

Python 图像处理 OpenCV (15):图像轮廓插图(9)

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/61328775

https://zhuanlan.zhihu.com/p/77783347

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