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目录
目标
1. 特征矩
2、轮廓质心
3. 轮廓面积
4. 轮廓周长
5. 轮廓近似
6. 轮廓凸包
7. 边界矩形
7.1.直角矩形
7.2. 旋转矩形
8. 最小闭合圈
9. 拟合一个椭圆
10. 拟合直线
目标
在本文中，我们将学习 - 如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。 - 您将看到大量与轮廓有关的功能。
1. 特征矩
特征矩可以帮助您计算一些特征，例如物体的质心，物体的面积等。请查看特征矩上的维基百科页面。函数 cv.moments() 提供了所有计算出的矩值的字典。见下文：
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('star.jpg',0)
ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
M = cv.moments(cnt)
print( M )从这一刻起，您可以提取有用的数据，例如面积，质心等。
2、轮廓质心
质心由关系给出，cx=M10/M00 和 cy=M01/M00。可以按照以下步骤进行，第一个示例为简单的检测单个轮廓，第二个示例能检测图片中的多个轮廓。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])print('轮廓的质心坐标为:(%d,%d) '%cx %cy)import cv2
import numpy as np # 读取图像
image = cv2.imread('7.jpg') # 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用阈值来获取二值图像
_, thresholded = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 遍历每个轮廓
for contour in contours: # 计算轮廓的矩 M = cv2.moments(contour) # 检查矩是否存在（轮廓不为空） if M["m00"] != 0: # 计算质心 cX = int(M["m10"] / M["m00"]) cY = int(M["m01"] / M["m00"]) # 在图像上绘制质心 cv2.circle(image, (cX, cY), 5, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(image, "centroid", (cX - 25, cY - 25), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示结果图像
cv2.imshow('Image with Centroids', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3. 轮廓面积
轮廓区域由函数 cv.contourArea() 或从矩 M['m00'] 中给出。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )area = cv.contourArea(cnt) 4. 轮廓周长
也称为弧长。可以使用 cv.arcLength() 函数找到它。第二个参数指定形状是闭合轮廓(True)还是曲线。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )perimeter = cv.arcLength(cnt,True)5. 轮廓近似
根据我们指定的精度，它可以将轮廓形状近似为顶点数量较少的其他形状。它是Douglas-Peucker算法的实现。检查维基百科页面上的算法和演示。
为了理解这一点，假设您试图在图像中找到一个正方形，但是由于图像中的某些问题，您没有得到一个完美的正方形，而是一个“坏形状”（如下图所示）。现在，您可以使用此功能来近似形状。在这种情况下，第二个参数称为epsilon，它是从轮廓到近似轮廓的最大距离。它是一个精度参数。需要正确选择epsilon才能获得正确的输出。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )epsilon = 0.1*cv.arcLength(cnt,True)
approx = cv.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
在第二张图片中，绿线显示了ε=弧长的10％时的近似曲线。第三幅图显示了ε=弧长度的1％时的情况。第三个参数指定曲线是否闭合。
6. 轮廓凸包
凸包外观看起来与轮廓逼近相似，但不相似（在某些情况下两者可能提供相同的结果）。在这里，cv.convexHull()函数检查曲线是否存在凸凹缺陷并对其进行校正。一般而言，凸曲线是始终凸出或至少平坦的曲线。如果在内部凸出，则称为凸度缺陷。例如，检查下面的手的图像。红线显示手的凸包。双向箭头标记显示凸度缺陷，这是凸包与轮廓线之间的局部最大偏差。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )hull = cv.convexHull(cnt) 但是，如果要查找凸度缺陷，则需要传递returnPoints = False。为了理解它，我们将拍摄上面的矩形图像。首先，我发现它的轮廓为cnt。现在，我发现它的带有returnPoints = True的凸包，得到以下值：[[[234 202]]，[[51 202]]，[[51 79]]，[[234 79]]]，它们是四个角 矩形的点。现在，如果对returnPoints = False执行相同的操作，则会得到以下结果：[[129]，[67]，[0]，[142]]。这些是轮廓中相应点的索引。例如，检查第一个值：cnt [129] = [[234，202]]与第一个结果相同（对于其他结果依此类推）。
7. 边界矩形
有两种类型的边界矩形。
7.1.直角矩形
它是一个矩形，不考虑物体的旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。它是由函数cv.boundingRect()找到的。
令(x，y)为矩形的左上角坐标，而(w，h)为矩形的宽度和高度。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)7.2. 旋转矩形
这里，边界矩形是用最小面积绘制的，所以它也考虑了旋转。使用函数是 cv.minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，其中包含以下细节 -(中心(x,y)，(宽度，高度)，旋转角度)。但要画出这个矩形，我们需要矩形的四个角。它由函数 cv.boxPoints() 获得：
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )rect = cv.minAreaRect(cnt)
box = cv.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)两个矩形都显示在一张单独的图像中。绿色矩形显示正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。
8. 最小闭合圈
接下来，使用函数 cv.minEnclosingCircle() 查找对象的圆周。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )(x,y),radius = cv.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
cv.circle(img,center,radius,(0,255,0),2) 
9. 拟合一个椭圆
下一个是把一个椭圆拟合到一个物体上。它返回内接椭圆的旋转矩形。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )ellipse = cv.fitEllipse(cnt)
cv.ellipse(img,ellipse,(0,255,0),2) 
10. 拟合直线
同样，我们可以将一条直线拟合到一组点。下图包含一组白点。我们可以近似一条直线。
import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('star.jpg',0)ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv.moments(cnt)
print( M )rows,cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y] = cv.fitLine(cnt, cv.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
cv.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)12. 长宽比
它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w)/h
12. 范围
范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。
area = cv.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area
13. 坚实度
坚实度是等高线面积与其凸包面积之比。
area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area
14. 等效直径
等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。
area = cv.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)
15. 取向
取向是物体指向的角度。以下方法还给出了主轴和副轴的长度。
(x,y),(MA,ma),angle = cv.fitEllipse(cnt)
16. 掩码和像素点
在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。可以按照以下步骤完成：
mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv.findNonZero(mask)
这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意，row = x, column = y。
17. 最大值，最小值和它们的位置
我们可以使用掩码图像找到这些参数。
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(imgray,mask = mask)
18. 平均颜色或平均强度
在这里，我们可以找到对象的平均颜色。或者可以是灰度模式下物体的平均强度。我们再次使用相同的掩码进行此操作。
mean_val = cv.mean(im,mask = mask)
19. 极端点
极点是指对象的最顶部，最底部，最右侧和最左侧的点。
leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])
例如，如果我将其应用于印度地图，则会得到以下结果：
