OpenCV Python 轮廓特征

【目标】

轮廓矩
轮廓周长、轮廓面积
轮廓拟合、轮廓凸包、轮廓凹凸性检查
外接矩形、最小包围圈
椭圆拟合、直线拟合

【代码】

周长、面积、矩

在这里插入图片描述

第一幅图像为原始轮廓图像，第二幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的1/10），第三幅图像为轮廓点拟合图像（精度为周长的 5/1000）

import numpy as np
import cv2

# 读入图像并二值化
img = cv2.imread('star1.png', 0)
img_color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
ret,thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找轮廓，图像中第一个轮廓就是需要的轮廓，
# 如果在其他程序中，需要根据一定条件进行筛选
# 图像矩可以计算一些特征，例如：物体的质心，物体的面积
# Cx = M10 / M00, Cy = M01 / M00
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
M = cv2.moments(cnt)
print("星号的矩为:", M )
img_color0 = img_color.copy()
cv2.drawContours(img_color0, [cnt], 0, (0, 128, 255), 3, maxLevel=0)
cv2.imshow("contours-src", img_color0)


# contour的面积可以直接使用 contourArea
# 也可以用 M['m00'] 来获得
area = cv2.contourArea(cnt)
print("星号的面积为：", area)

# 输出周长
# 第二个参数如果为True，则为闭合的轮廓，否则为弧
perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
print("星号的周长为：", perimeter)

# 轮廓近似
# 用另一个更少点的形状去拟合原来的轮廓（使用算法为 道格拉斯-普克算法 ， 
# 将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种 算法）
img_color1 = img_color.copy()
epsilon = 0.1 * perimeter
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
cv2.drawContours(img_color1, [approx], 0, (0, 255, 0), 3, maxLevel=0)
cv2.imshow("0.1-approxPolyDP", img_color1)

# 拟合精度更高，需要的点回更多一些
img_color2 = img_color.copy()
epsilon2 = 0.005 * perimeter
approx2 = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon2, True)
cv2.drawContours(img_color2, [approx2], 0, (0, 255, 255), 3, maxLevel=0)
cv2.imshow("0.005-approxPolyDP", img_color2)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码打印如下：

星号的矩为: {'m00': 130522.0, 'm10': 33632144.0, 'm01': 24005228.166666664, 'm20': 10974770282.666666, 'm11': 6224358011.416666, 'm02': 5406270574.5, 'm30': 4011914771313.0, 'm21': 2046283287276.75, 'm12': 1408108180508.5833, 'm03': 1363179635382.75, 'mu20': 2308636527.15621, 'mu11': 38831506.65739727, 'mu02': 991298544.2389975, 'mu30': -5751574310.887695, 'mu21': 7823576580.904053, 'mu12': 768507355.5574036, 'mu03': 4240497589.183838, 'nu20': 0.13551523513082395, 'nu11': 0.0022793803586064827, 'nu02': 0.058188482130994895, 'nu30': -0.0009344959758346628, 'nu21': 0.001271147765169143, 'nu12': 0.00012486442708533664, 'nu03': 0.000688981436808956}
星号的面积为： 130522.0
星号的周长为： 2386.9503506422043

凸包

在这里插入图片描述

# 什么是凸包？
# 凸: 凸对象内部任意两点连接所有点都在图像内部，则为凸对象，否则为非凸或凹对象。
# 包: 能够完全包住对象的最小形状

import numpy as np
import cv2

# 读入灰度图像，并阈值化
image = cv2.imread("worldmap.png", 0)
ret, thresh = cv2.threshold(image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 寻找阈值图像的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# # 画出所有轮廓
map_color = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(map_color, contours, -1, (0, 255, 0), 1)

# 计算各个轮廓的凸包
hull = []
for i in range(len(contours)):
    hull.append(cv2.convexHull(contours[i], False))

# 创建一个黑色的画布
drawing = np.zeros((thresh.shape[0], thresh.shape[1], 3), np.uint8)
# 画轮廓和凸包点
for i in range(len(contours)):
    color_contours = (0, 255, 0)  # green - color for contours
    hullcolor = (0, 0, 255)  # blue - color for convex hull
    
    # 画轮廓
    cv2.drawContours(drawing, contours, i, color_contours, 1, 8, hierarchy)
    
    # 画凸包
    cv2.drawContours(drawing, hull, i, hullcolor, 1, 8)

cv2.imshow("drawing", drawing)
cv2.imshow("map_color", map_color)
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

拟合

在这里插入图片描述

import numpy as np
import cv2

# 读入灰度图像，并阈值化
image = cv2.imread("testfit.png", 0)
ret, thresh = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
colorim = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# 寻找阈值图像的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnt = contours[0]

# 找到最小的外接矩形
boundingRectImg = colorim.copy()
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(boundingRectImg, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 找到最小倾斜矩形
minAreaRectImg = colorim.copy()
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(minAreaRectImg, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 最小圆拟合
minEnclosingCircleImg = colorim.copy()
(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
cv2.circle(minEnclosingCircleImg, center, radius, (0,255,0), 2)

# 最小椭圆拟合
fitEllipseImg = colorim.copy()
ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
cv2.ellipse(fitEllipseImg, ellipse, (0,255,0), 2)

# 直线拟合
fitLineImg = colorim.copy()
rows, cols = img.shape[:2]
[vx, vy, x, y] = cv2.fitLine(cnt, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
cv2.line(fitLineImg, (cols-1, righty), (0, lefty), (0, 255, 0), 2)


cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("boundingRect", boundingRectImg)
cv2.imshow("minAreaRect", minAreaRectImg)
cv2.imshow("minEnclosingCircleImg", minEnclosingCircleImg)
cv2.imshow("fitEllipseImg", fitEllipseImg)
cv2.imshow("fitLineImg", fitLineImg)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【接口】

moments

Moments cv::moments	(	InputArray 	array,
bool 	binaryImage = false 
);

cv.moments(	array[, binaryImage]	) ->	retval

计算图像最高到三阶的所有矩；

array: 数字化图像, 单通道, 8位或2D浮点矩阵或者 1xN 或者 Nx1 的二维点集
binaryImage: 如果为真，则所有非零为1，该参数只适合图像。

contourArea

double cv::contourArea	(	InputArray 	contour,
bool 	oriented = false 
);

cv.contourArea(	contour[, oriented]	) ->	retval

计算一个轮廓的面积

contour: 输入的2维点集的vector，存储为 std::vector或者Mat
oriented: 定向区域标志，如果为真，则返回有符号的面积值，可以通过值的正负来确定方向，一般情况下默认为false.

arcLength

double cv::arcLength	(	InputArray 	curve,
bool 	closed 
);

cv.arcLength(	curve, closed	) ->	retval

计算一个轮廓的周长或者一个曲线的弧长

curve: 输入的2维点集的vector，存储为 std::vector或者Mat
closed: 表明曲线是否为闭合

approxPolyDP

void cv::approxPolyDP	(	InputArray 	curve,
OutputArray 	approxCurve,
double 	epsilon,
bool 	closed 
);

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

近似拟合以一定精度拟合很多个点的曲线，道格拉斯-普克算法

curve: 输入的2维点集的vector，存储为 std::vector或者Mat
approxCurve: 近似拟合的曲线结果
epsilon: 精度
closed: 如果为真，则为闭合的曲线，首尾相连

convexHull

void cv::convexHull	(	InputArray 	points,
OutputArray 	hull,
bool 	clockwise = false,
bool 	returnPoints = true 
);

cv.convexHull(	points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]]	) ->	hull

找到点集的一个凸包

points: 输入的2维点集的vector，存储为 std::vector或者Mat
hull: 输出的凸包点集
clockwise: 方向标志，如果为真，则为顺时针
returnPoints: 操作标记，在矩阵（二维图像）下，如果flag为真，则返回的是凸包点集，否则返回的是索引。当输出是 std::vector 时，该标记被忽略。std::vector implies returnPoints=false, std::vector implies returnPoints=true.

boundingRect

Rect cv::boundingRect	(	InputArray 	array	)

cv.boundingRect(	array	) ->	retval

计算一个灰阶图像中点集或非零像素的外接矩形

array: 点集

minAreaRect

RotatedRect cv::minAreaRect	(	InputArray 	points	);

cv.minAreaRect(	points	) ->	retval

找二维点集的最小面积外接矩形（可能旋转的）

points: 输入的2维点集的vector，存储为 std::vector或者Mat

boxPoints

void cv::boxPoints	(	RotatedRect 	box,
OutputArray 	points 
);

cv.boxPoints(	box[, points]	) ->	points

找一个旋转矩形的四个顶点，用于画旋转矩形

box: 旋转矩形
points: 输出的4个顶点

fitEllipse

RotatedRect cv::fitEllipse	(	InputArray 	points	)

cv.fitEllipse(	points	) ->	retval

拟合二维点集的椭圆

points: 输入的二维点集.

minEnclosingCircle

void cv::minEnclosingCircle	(	InputArray 	points,
Point2f & 	center,
float & 	radius 
);

cv.minEnclosingCircle(	points	) ->	center, radius

计算一个二维点集最小的包围圆

points: 输入的二维点集
center: 输入的圆心
radius: 输出的半径

fitLine

void cv::fitLine	(	InputArray 	points,
OutputArray 	line,
int 	distType,
double 	param,
double 	reps,
double 	aeps 
);

cv.fitLine(	points, distType, param, reps, aeps[, line]	) ->	line

直线拟合二维或者三维点集

points: 输入的二维或者三维点集，存储为 std::vector<> or Mat.
line: 输出的直线参数，如果是二维点集，则 (like Vec4f) - (vx, vy, x0, y0), where (vx, vy) is a normalized vector collinear to the line and (x0, y0) is a point on the line. In case of 3D fitting, it should be a vector of 6 elements (like Vec6f) - (vx, vy, vz, x0, y0, z0), where (vx, vy, vz) is a normalized vector collinear to the line and (x0, y0, z0) is a point on the line.
distType: 距离计算的类型；
param: Numerical parameter ( C ) for some types of distances. If it is 0, an optimal value is chosen.
reps: 半径的精度（坐标轴中心到直线的距离）
aeps: 角度的精度，0.01是一个比较好的默认值。

在这里插入图片描述