opencv 이미지 윤곽 구현 예제

이미지 윤곽
윤곽:윤곽
윤곽 은 연결 되 지 않 은 가장 자 리 를 연결 하 는 것 이다.
테두리 검출 테두리 검출 테두리 가 연결 되 지 않 았 습 니 다.

문제 에 주의 하 다
1.대상 은 2 치 이미지 이 고 먼저 한도 값 분할 또는 가장자리 검 사 를 실시한다.
2.윤곽 을 찾 으 려 면 원본 그림 을 변경 해 야 합 니 다.보통 원본 그림 의 일부분 을 사용 하여 복사 합 니 다.
3.opencv 에 서 는 검은색 배경 에서 흰색 을 찾 습 니 다.따라서 대상 은 흰색,배경 은 검은색 이 어야 한다.
방법.

cv2.findContours()

cv2.drawContours()

cv2.find Contours()를 통 해 윤곽 이 어디 에 있 는 지 찾 은 다음 cv2.draw Contours()를 통 해 찾 은 윤곽 을 그립 니 다.
contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)
윤곽
hierarchy:이미지 의 토폴로지 정보(윤곽 차원)(이전 윤곽,부모 윤곽 저장...)
이미지:원본 이미지
mode:윤곽 검색 방식
method:윤곽 의 근사 한 방법

r=cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness])

r:대상 그림
image:원본 이미지
contours:모든 입력 윤곽 가장자리 배열
contourIdx:그 려 야 할 가장자리 색인 입 니 다.모두-1 로 그 려 지면.여러 목표 가 있 으 면 첫 번 째 목표 0,두 번 째 목표 1,세 번 째 목표 2 를 그 릴 수 있 습 니 다.
color:BGR 형식의 SCalar 로 그 려 진 색
thickness:선택 가능,그리 기 밀도,즉 윤곽 의 붓 굵기

import cv2
import numpy as np
o = cv2.imread('lena256.bmp')
gray = cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#BGR-  
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#    
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
co=o.copy()#         
r=cv2.drawContours(co,contours,-1,(0,127,127),4)#co     ，         
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("contours",r)
cv2.waitKey()

cv2.cvtColor(input_image,flag)색상 공간 변환 에 사용 합 니 다.
input_image:변환 할 그림
flag:형식 변환
cv2.COLOR_BGR2GRAY:BGR-그 레이스 케 일
cv2.COLOR_BGR2RGB:BGR-RGB
cv2.COLOR_BGR2HSV：BGR-HSV
최소 외접원
함수 cv2.minEnclosing Circle()은 대상 의 외 접 원 을 찾 을 수 있 습 니 다.그것 은 대상 을 포함 할 수 있 는 모든 원 중 면적 이 가장 작은 것 이다.
사례:현재 다음 그림 은 그림 중심 에 있 는 꽃 을 표시 해 야 합 니 다.

코드:

import numpy as np
import cv2 as cv

img=cv.imread("image.jpg",0)

#      ，         
x,y=img.shape
img=cv.resize(img,(y//2,x//2))
#      ，          ，         cv.THRESH_TOZERO_INV    
ret,thresh=cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)
#        ，mode=cv.RETR_EXTERNAL，            
im,contour,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#cv.minEnclosingCircle        ndarray  ，        
#                 ，            
point_list=[]
for i in contour:
  for j in i:
    point_list.append(j[0])
point_array=np.array(point_list)

#         ，                  
(x,y),radius=cv.minEnclosingCircle(point_array)

#          ，          ，          int  
center=(int(x),int(y))
color=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)
color=cv.circle(color,center,radius=int(radius),color=(0,0,255),thickness=2)
#    
cv.imshow("color",color)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

프로그램 결과:

볼록 가방
볼록 가방 은 윤곽 과 비슷 하지만 다른 경우 도 있 지만 결 과 는 같다.함수 cv2.convexHull()은 곡선 이 돌출 성 결함 이 있 는 지 확인 하고 결함 을 바로 잡 을 수 있 습 니 다.일반적으로 볼록 곡선 은 항상 튀 어 나 와 적어도 평평 하 다.opencv 에서 함수 cv.convexhull 을 사용 하여 윤곽 의 볼록 패 키 지 를 찾 습 니 다.이 함수 의 정 의 는:
hull=cv.convexHull( points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]])
이 함수 의 매개 변 수 는 다음 과 같다.
Points:들 어 오 는 윤곽 이 필요 합 니 다.
Hull:출력,보통 필요 하지 않 습 니 다.
clockwise:취향 표지,True 라면 볼록 가방 의 방향 은 시계 방향 이 고 그렇지 않 으 면 시계 반대 방향 입 니 다.
returnPoints:기본 값 은 True 입 니 다.돌출 점 의 좌 표를 되 돌려 줍 니 다.False 로 설정 하면 돌출 점 에 대응 하 는 윤곽 의 점 을 되 돌려 줍 니 다.
아니면 위의 이 그림 입 니까?우 리 는 위의 코드 를 약간 수정 하면 돌출 된 가방 의 모양 을 얻 을 수 있 습 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.

import numpy as np
import cv2 as cv

img=cv.imread("image.jpg",0)

#      ，         
x,y=img.shape
img=cv.resize(img,(y//2,x//2))
#      ，          ，         cv.THRESH_TOZERO_INV    
ret,thresh=cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)
#        ，mode=cv.RETR_EXTERNAL，            
im,contour,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#cv.minEnclosingCircle        ndarray  ，        
#                 ，            
point_list=[]
for i in contour:
  for j in i:
    point_list.append(j[0])
point_array=np.array(point_list)

#    ，         
hull=cv.convexHull(point_array,returnPoints=True)
color=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_GRAY2BGR)

#       ，      ：                
#      cv.ploylines，                 
color=cv.polylines(color,[hull],True,(0,0,255),2)
#    
cv.imshow("color",color)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

프로그램 실행 결 과 는:

그림 마스크 와 픽 셀 점
때때로 우 리 는 대상 을 구성 하 는 모든 픽 셀 점 이 필요 합 니 다.우 리 는 그림 의 모든 윤곽 을 추출 한 다음 함수 cv.draw Contours()를 사용 하여 윤곽 안의 영역 을 지정 한 색 으로 채 울 수 있 습 니 다.그리고 cv.find NonZeros()함 수 를 사용 하여 0 화소 점 이 아 닌 좌 표를 추출 하면 대상 을 구성 하 는 화소 점 을 얻 을 수 있 습 니 다.우 리 는 위의 그림 에서 조작 을 합 니 다.코드 는 다음 과 같 습 니 다.

import numpy as np
import cv2 as cv

img=cv.imread("image.jpg",0)

#      ，         
x,y=img.shape
img=cv.resize(img,(y//2,x//2))
#      ，          ，         cv.THRESH_TOZERO_INV    
ret,thresh=cv.threshold(img,127,255,cv.THRESH_TOZERO_INV)
#        ，mode=cv.RETR_EXTERNAL，            
im,contour,hierarchy=cv.findContours(thresh,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#               ，       ，      numpy           
mask=np.zeros(img.shape,dtype=np.uint8)
#   thickness   -1，  cv.drawContours                    
mask=cv.drawContours(mask,contour,contourIdx=-1,color=(255,255,255),thickness=-1)

#  mask      ，       numpy  
NonZeroPoints=np.array(cv.findNonZero(mask))
#    ，           ，                  
NonZeroPoints=NonZeroPoints.reshape((-1,2))
#                  ，      
#column row                     
column=NonZeroPoints[:,0]
row=NonZeroPoints[:,1]
#              ，               255
mask1=np.zeros(img.shape)
mask1[row,column]=255
#    
cv.imshow("mask",mask)
cv.imshow("mask1",mask1)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

프로그램 실행 결과:

위의 두 그림 의 비교 결 과 를 통 해 우 리 는 대상 의 구성 픽 셀 점 이 정확하게 추출 되 었 음 을 알 수 있다.
여기 서 opencv 이미지 윤곽 의 실현 예제 에 관 한 이 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 opencv 이미지 윤곽 내용 은 우리 의 이전 글 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 많은 응원 바 랍 니 다!