Python+OpenCV教程14:轮廓特征


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原文:Python+OpenCV教程14:轮廓特征


学习计算轮廓特征,如面积、周长、最小外接矩形等。图片等可到源码处下载。


目标

  • 计算物体的周长、面积、质心、最小外接矩形等
  • OpenCV函数:cv2.contourArea(), cv2.arcLength(), cv2.approxPolyDP() 等

教程

在计算轮廓特征之前,我们先用上一节的代码把轮廓找到:

img = cv2.imread('handwriting.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2)

# 以数字3的轮廓为例
cnt = contours[0]

为了便于绘制,我们创建出两幅彩色图,并把轮廓画在第一幅图上:

img_color1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
img_color2 = np.copy(img_color1)
cv2.drawContours(img_color1, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)

轮廓面积

area = cv2.contourArea(cnt)  # 4386.5

注意轮廓特征计算的结果并不等同于像素点的个数,而是根据几何方法算出来的,所以有小数。

如果统计二值图中像素点个数,应尽量避免循环,可以使用cv2.countNonZero(),更加高效

轮廓周长

perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)  # 585.7

参数2表示轮廓是否封闭,显然我们的轮廓是封闭的,所以是True。

图像矩

矩可以理解为图像的各类几何特征,详情请参考:[Image Moments]

M = cv2.moments(cnt)

M中包含了很多轮廓的特征信息,比如M['m00']表示轮廓面积,与前面cv2.contourArea()计算结果是一样的。质心也可以用算:

cx, cy = M['m10'] / M['m00'], M['m01'] / M['m00']  # (205, 281)

外接矩形

形状的外接矩形有两种,如下图,绿色的叫外接矩形,表示不考虑旋转并且能包含整个轮廓的矩形。蓝色的叫最小外接矩,考虑了旋转:

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)  # 外接矩形
cv2.rectangle(img_color1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
rect = cv2.minAreaRect(cnt)  # 最小外接矩形
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))  # 矩形的四个角点取整
cv2.drawContours(img_color1, [box], 0, (255, 0, 0), 2)

其中np.int0(x)是把x取整的操作,比如377.93就会变成377,也可以用x.astype(np.int)

最小外接圆

外接圆跟外接矩形一样,找到一个能包围物体的最小圆:

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
(x, y, radius) = np.int0((x, y, radius))  # 圆心和半径取整
cv2.circle(img_color2, (x, y), radius, (0, 0, 255), 2)

拟合椭圆

我们可以用得到的轮廓拟合出一个椭圆:

ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)
cv2.ellipse(img_color2, ellipse, (255, 255, 0), 2)

形状匹配

cv2.matchShapes()可以检测两个形状之间的相似度,返回值越小,越相似。先读入下面这张图片:

img = cv2.imread('shapes.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2)
img_color = cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 用于绘制的彩色图

图中有3条轮廓,我们用A/B/C表示:

cnt_a, cnt_b, cnt_c = contours[0], contours[1], contours[2]
print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_b, 1, 0.0))  # 0.0
print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_c, 1, 0.0))  # 2.17e-05
print(cv2.matchShapes(cnt_b, cnt_a, 1, 0.0))  # 0.418

可以看到BC相似程度比AB高很多,并且图形的旋转或缩放并没有影响。其中,参数3是匹配方法,详情可参考:ShapeMatchModes,参数4是OpenCV的预留参数,暂时没有实现,可以不用理会。

形状匹配是通过图像的Hu矩来实现的(cv2.HuMoments()),大家如果感兴趣,可以参考:Hu-Moments

练习

  1. 我们是对手写字符图片中的数字1进行轮廓特征计算,大家换成数字1看看
  2. (选做)用形状匹配比较两个字母或数字(这相当于很简单的一个OCR噢)

小结

常用的轮廓特征:

  • cv2.contourArea()算面积,cv2.arcLength()算周长,cv2.boundingRect()算外接矩
  • cv2.minAreaRect()算最小外接矩,cv2.minEnclosingCircle()算最小外接圆
  • cv2.matchShapes()进行形状匹配

引用

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