OpenCV—Python 輪廓檢測 繪出矩形框（findContours\ boundingRect\rectangle）

文章目錄

• ​​1 擷取輪廓​​

• ​​1.1 傳回值：image, contours, hierarchy​​

• ​​2 繪出輪廓​​
• ​​3 擷取輪廓區域​​
• ​​4 擷取物體最小外界矩陣​​

1 擷取輪廓

OpenCV2擷取輪廓主要是用 cv2.findContours()

import cv2

img = cv2.imread('wujiaoxing.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

_,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

draw_img0 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,0,(0,255,255),3)
draw_img1 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,1,(255,0,255),3)
draw_img2 = cv2.drawContours(img.copy(),contours,2,(255,255,0),3)
draw_img3 = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (0, 0, 255), 3)


print ("contours:類型：",type(contours))
print ("第0 個contours:",type(contours[0]))
print ("contours 數量：",len(contours))

print ("contours[0]點的個數：",len(contours[0]))
print ("contours[1]點的個數：",len(contours[1]))

cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("draw_img0", draw_img0)
cv2.imshow("draw_img1", draw_img1)
cv2.imshow("draw_img2", draw_img2)
cv2.imshow("draw_img3", draw_img3)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出：
contours:類型： <class 'list'>
第0 個contours: <class 'numpy.ndarray'>
contours 數量： 3
contours[0]點的個數： 6
contours[1]點的個數： 74      

其中，cv2.findContours() 的第二個參數主要有

• cv2.RETR_LIST：檢測的輪廓不建立等級關系
• cv2.RETR_TREE：L建立一個等級樹結構的輪廓。
• cv2.RETR_CCOMP：建立兩個等級的輪廓，上面的一層為外邊界，裡面的一層為内孔的邊界資訊。
• cv2.RETR_EXTERNAL：表示隻檢測外輪廓

cv2.findContours() 的第三個參數 method為輪廓的近似辦法

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE存儲所有的輪廓點，相鄰的兩個點的像素位置差不超過1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE壓縮水準方向，垂直方向，對角線方向的元素，隻保留該方向的終點坐标，例如一個矩形輪廓隻需4個點來儲存輪廓資訊
• cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

1.1 傳回值：image, contours, hierarchy

• contour傳回值

  cv2.findContours()函數首先傳回一個list，list中每個元素都是圖像中的一個輪廓，用numpy中的ndarray表示。

• hierarchy傳回值

  該函數還可傳回一個可選的hiararchy結果，這是一個ndarray，其中的元素個數和輪廓個數相同，每個輪廓contours[i]對應4個hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示後一個輪廓、前一個輪廓、父輪廓、内嵌輪廓的索引編号，如果沒有對應項，則該值為負數。

2 繪出輪廓

cv2.drawContours()函數

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]])

• 第一個參數是指明在哪幅圖像上繪制輪廓；
• 第二個參數是輪廓本身，在Python中是一個list。
• 第三個參數指定繪制輪廓list中的哪條輪廓，如果是-1，則繪制其中的所有輪廓。後面的參數很簡單。其中thickness表明輪廓線的寬度，如果是-1（cv2.FILLED），則為填充模式。繪制參數将在以後獨立詳細介紹。

為了看到自己畫了哪些輪廓，可以使用 ​

​cv2.boundingRect()​

​​函數擷取輪廓的範圍，即左上角原點，以及他的高和寬。然後用​

​cv2.rectangle()​

​方法畫出矩形輪廓

"""
x, y, w, h = cv2.boundingRect(img)   
    參數：
    img  是一個二值圖
    x，y 是矩陣左上點的坐标，
    w，h 是矩陣的寬和高

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)
    img：       原圖
    (x，y）：   矩陣的左上點坐标
    (x+w，y+h)：是矩陣的右下點坐标
    (0,255,0)： 是畫線對應的rgb顔色
    2：         線寬
"""
for i in range(0,len(contours)):  
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])   
    cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (153,153,0), 5)      

3 擷取輪廓區域

new_image=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2]    # 先用y确定高，再用x确定寬
input_dir=("E:/cut_image/")
if not os.path.isdir(input_dir):
    os.makedirs(input_dir)
cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) 
print (i)      

4 擷取物體最小外界矩陣

使用 cv2.minAreaRect(cnt) ，傳回點集cnt的最小外接矩形，cnt是所要求最小外接矩形的點集數組或向量，這個點集不定個數。

其中：cnt = np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]]) # 必須是array數組的形式

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 得到最小外接矩形的（中心(x,y), (寬,高), 旋轉角度）

box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) #通過box會出矩形框