opencvの輪郭関數(shù)：オブジェクトの検出と形狀分析に深く飛び込みます

OpenCVのfindContours関數(shù)は、コンピュータービジョンの基礎であり、畫像內のオブジェクト形狀と境界の識別と分析を可能にします。境界に沿って同様の色または強度の連続ポイントを接続する曲線として定義される輪郭は、オブジェクトの検出から畫像セグメンテーションまで、さまざまなアプリケーションにとって重要です。

オープンソースのコンピュータービジョンライブラリであるOpenCVは、リアルタイムコンピュータービジョンアプリケーションの強力なツールです。そのfindContours関數(shù)は、畫像セグメンテーション、形狀分析、およびオブジェクトの検出に特に役立ちます。この記事では、この機能を理解して適用するための包括的なガイドを提供します。

重要な學習ポイント：

• 畫像処理における輪郭の概念と、コンピュータービジョンにおけるそれらの重要性を把握します。
• オブジェクトの境界を検出および分析するためのOpenCVのfindContours関數(shù)を実裝します。
• findContoursパラメーターと輪郭検出への影響を完全に理解してください。
• オブジェクトの検出、形狀分析、特徴抽出など、輪郭の実用的なアプリケーションを探索します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次：

• opencvとは何ですか？
• 輪郭を理解する
• findContours仕組み
• findContoursパラメーター
• 輪郭の実用的なアプリケーション
• よくある質問

OpenCV：強力なツールキット

OpenCVは、畫像認識、モーショントラッキング、機能検出など、畫像処理やビデオ処理用の膨大なツールを提供します。輪郭検出は重要なコンポーネントであり、オブジェクト形狀の識別と分析を可能にします。

輪郭：オブジェクトの境界を定義します

輪郭は、オブジェクトの境界に沿って均一な色または強度を持つ連続點を接続する曲線です?；镜膜?、それらは畫像內のオブジェクトの輪郭またはエッジを表します。これにより、コンピュータービジョンタスクの特定の形狀を識別して操作するために非常に貴重になります。アプリケーションには、オブジェクトの検出、形狀分析、畫像セグメンテーションが含まれます。輪郭を識別することで、次のことができます。

• 畫像內のオブジェクト境界を定義します。
• 形狀を分析して、面積や周囲などのプロパティを決定します。
• オブジェクトを背景から分離して畫像をセグメント化します。

上記のように、オブジェクトの境界と形狀（ボトルとコイン）は、OpenCVの等高線関數(shù)を使用して背景からそれらをセグメント化することにより識別されます。

輪郭の重要性

輪郭は、重要な形狀と構造の詳細を維持しながら、畫像データを簡素化します。この効率は、オブジェクトのローカリゼーションと識別を必要とするタスクにとって重要です。

findContours仕組み

OpenCVのfindContours関數(shù)は、バイナリ畫像（白黒ピクセルの畫像）から輪郭を抽出します。これにより、エッジの識別が簡素化されます。プロセスには次のものが含まれます。

1. グレースケール変換：畫像をグレースケールに変換します。
2. しきい値：しきい値を適用してバイナリイメージを作成します。
3. 輪郭検出： findContoursを使用して、バイナリ畫像の輪郭を検出します。

 CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

＃グレースケール変換
image = cv2.imread（ "image.jpg"、cv2.imread_grayscale）

＃しきい値
_、thresh = cv2.threshold（image、127、255、cv2.thresh_binary）
thresh = cv2.bitwise_not（thresh）

＃輪郭検出
輪郭、_ = cv2.findcontours（thresh、cv2.retr_external、cv2.chain_approx_simple）

＃輪郭を描きます
contour_image = np.zeros_like（image、dtype = np.uint8）
cv2.drawcontours（contour_image、contours、-1、（255、255、255）、2）
cv2.imwrite（ 'contour.jpg'、contour_image）
cv2.imshow（ 'contours'、contour_image）
cv2.waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）

入力と出力の例：

findContoursパラメーター

findContours関數(shù)のパラメーターは、その出力に大きく影響します。これらのパラメーターを理解することは、効果的な使用に不可欠です。

• image ：入力バイナリ畫像。
• mode ：輪郭検索モード（例： cv2.RETR_EXTERNAL外部輪郭のみ）。
• method ：輪郭近似法（例： cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE Simplified近似の場合）。

検索モード：

• cv2.RETR_EXTERNAL ：最も外側の輪郭のみを取得します。
• cv2.RETR_LIST ：階層的な関係なしにすべての輪郭を取得します。
• cv2.RETR_CCOMP ：2レベルの階層ですべての輪郭を取得します。
• cv2.RETR_TREE ：完全な階層ツリー構造ですべての輪郭を取得します。

近似方法：

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE ：すべての輪郭ポイントを保存します。
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ：必須ポイントのみを保存することにより、輪郭を圧縮します。

実用的なアプリケーション

輪郭は、多數(shù)のコンピュータービジョンアプリケーションの基本です。

• オブジェクトの検出と認識：複雑なシーンでの顔検出、文字認識、およびオブジェクト識別で使用されます。
• 形狀分析：製造における生物學的研究、醫(yī)療イメージング、および品質管理に不可欠。
• 機能抽出とオブジェクト分類：機能を抽出し、形狀に基づいてオブジェクトを分類するために使用されます。
• パターン認識とマッチング：テンプレートマッチングとジェスチャー認識で使用されます。

結論

OpenCVのfindContours関數(shù)は、畫像処理の強力なツールであり、効率的なオブジェクトの検出と形狀分析を可能にします。その使用を習得すると、コンピュータービジョンアプリケーションの幅広い可能性が開かれます。

重要なテイクアウト：

• 輪郭は、分析のためのオブジェクトの形と境界を識別します。
• findContours 、輪郭を検出することにより、畫像データを簡素化します。
• findContoursパラメーターを理解することが重要です。
• 輪郭には、幅広い実世界のアプリケーションがあります。

よくある質問

Q1： findContours機能とは何ですか？ A：オブジェクトの境界を識別して、バイナリ畫像から輪郭を検出および取得します。

Q2：畫像処理の輪郭は何ですか？ A：オブジェクトの境界に沿って連続ポイントを接続する曲線は、同様の色または強度を備えています。

Q3： findContours重要なパラメーターは何ですか？ A： image 、 mode 、およびmethod 。

（注：畫像は著者の許可を得て使用されます。）

以上がOpenCVの等高線機能の調査の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。