九、图像轮廓

痛定思痛。 2023-06-15 06:50 13阅读 0赞

**目录**

1、轮廓定义

2、注意

3、如何在一个二值图像中查找轮廓。

4、怎样绘制轮廓

5、代码

6、出现问题

（1）opencv 版本问题，造成 findContours 方法返回参数个数不同

--------------------

# 1、轮廓定义 #

轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

# 2、注意 #

*  为了准确，要**使用二值化图像**。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。
 *  查找轮廓的函数**会修改原始图像**。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。
 *  在OpenCV中，**查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体**。你应该记住，**要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。**

# 3、如何在一个二值图像中查找轮廓。 #

函数 cv2.findContours() ：

有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。

**返回值有三个**，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个Python列表，其中储存这图像中所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>轮廓检索模式</td> 
   <td>含义</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.RETR_EXTERNAL</td> 
   <td>只检测外轮廓</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.RETR_LIST</td> 
   <td>提取所有轮廓并将其放入列表,不建立等级关系</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.RETR_CCOMP</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.RETR_TREE</td> 
   <td>建立一个等级树结构的轮廓</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>轮廓逼近方法</td> 
   <td>含义</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.CHAIN_APPROX_NONE</td> 
   <td>存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE</td> 
   <td>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</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 或 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS</td> 
   <td>应用Teh-Chin链近似算法</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 4、怎样绘制轮廓 #

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

**（1）要绘制图像中的所有轮廓**

cv.drawContours（img，contours，-1，（0,255,0），3）

**（2）要绘制单个轮廓，比如第4个轮廓**

cv.drawContours（img，contours，3，（0,255,0），3）

**（3）但大多数情况下，绘制第4个轮廓，以下方法将非常有用**

cnt = contours[4]
    cv.drawContours（img，cnt，0，（0,255,0），3）

# 5、代码 #

# encoding: utf-8
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    def show_img(name="test",img=None):
        plt.figure()
        plt.imshow(img)
        plt.title(name)
        plt.show()
    
    if __name__ == '__main__':
        path = r"cnt.jpg"
        img = cv2.imread(path)
    
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        ret,binary = cv2.threshold(gray,127,255,0)
        contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
        img_cp = img.copy()
        r = cv2.drawContours(img_cp,contours,-1,(255,0,0),3)
    
        show_img(img=img)
        show_img(img=r)

# 6、出现问题 #

## （1）opencv 版本问题，造成 findContours 方法返回参数个数不同 ##

E:\ProgrammeSoftware\Anaconda\python.exe E:/PythonProjects/python_study/opencv/pyramid.py
    Traceback (most recent call last):
      File "E:/PythonProjects/python_study/opencv/pyramid.py", line 18, in <module>
        images,contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
    
    Process finished with exit code 1

**出现错误原因**：

如果用的是 openCV 4.0版本，findContours返回的是两个参数，旧版的返回的则是三个参数

**解决方法**：

移除第一个参数赋值，将

image, cnts, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR\_EXTERNAL, cv2.CHAIN\_APPROX\_SIMPLE)

改为

cnts, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR\_EXTERNAL, cv2.CHAIN\_APPROX\_SIMPLE)

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191121012944139.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3MyOTQ4NzgzMDQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70