关于opencv:OpenCV-查找轮廓

47次阅读

共计 1509 个字符,预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

本文将联合实例代码,介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。

  • 代码: contours.py

OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓,须要以二值化图像作为输出、并指定些选项调用即可。

咱们以下图作为示例:

二值化图像

代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像:

其应用预训练好的实例宰割模型来生成的,脚本可见 detectron2_seg_threshold.py。模型检出后果,如下:

模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其余模型会有只出预测掩膜的,此时想要边框就能够应用 OpenCV 来提取。

本文代码也提供了依据色域来获取红球掩膜的方法:

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR)

# HSV 阈值,获取掩膜
def _threshold_hsv(image, lower, upper):
  hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
  mask = cv.inRange(hsv, lower, upper)
  result = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask)
  return result, mask

_, thres = _threshold_hsv(img, np.array([0,110,190]), np.array([7,255,255]))

# 革除小点(可选)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (1, 1))
thres = cv.morphologyEx(thres, cv.MORPH_OPEN, kernel)

查找轮廓

# 查找轮廓
#  cv.RETR_EXTERNAL: 只查找内部轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(threshold, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 近似轮廓,减点(可选)contours_poly = [cv.approxPolyDP(c, 3, True) for c in contours]

# 绘制轮廓
h, w = threshold.shape[:2]
drawing = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(len(contours)):
  cv.drawContours(drawing, contours_poly, i, (0, 255, 0), 1, cv.LINE_8, hierarchy)

获取边界框

boundingRect 获取边界框,并绘制:

for contour in contours_poly:
  rect = cv.boundingRect(contour)
  cv.rectangle(drawing,
                (int(rect[0]), int(rect[1])),
                (int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[3])),
                (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)

minEnclosingCircle 获取边界圈,并绘制:

for contour in contours_poly:
  center, radius = cv.minEnclosingCircle(contour)
  cv.circle(drawing, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius),
            (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)

参考

  • OpenCV Tutorials / Image Processing

GoCoding 集体实际的教训分享,可关注公众号!

正文完
 0