OpenCV的輪廓功能：深入研究對(duì)象檢測(cè)和形狀分析

OpenCV的findContours函數(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基石，可以識(shí)別和分析圖像中對(duì)象形狀和邊界。輪廓定義為連接沿邊界相似顏色或強(qiáng)度的連續(xù)點(diǎn)的曲線(xiàn)，對(duì)於從對(duì)象檢測(cè)到圖像分割的各種應(yīng)用至關(guān)重要。

開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)OpenCV是實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具。它的findContours功能對(duì)於圖像分割，形狀分析和對(duì)象檢測(cè)特別有用。本文提供了理解和應(yīng)用此功能的全面指南。

關(guān)鍵學(xué)習(xí)點(diǎn)：

• 掌握?qǐng)D像處理中輪廓的概念及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要性。
• 實(shí)現(xiàn)OpenCV的findContours功能，用於檢測(cè)和分析對(duì)象邊界。
• 對(duì)findContours參數(shù)及其對(duì)輪廓檢測(cè)的影響有透徹的了解。
• 探索輪廓的實(shí)際應(yīng)用，包括對(duì)象檢測(cè)，形狀分析和特徵提取。

本文是數(shù)據(jù)科學(xué)博客馬拉鬆的一部分。

目錄：

• 什麼是OpenCV？
• 了解輪廓
• findContours工作原理
• findContours參數(shù)
• 輪廓的實(shí)際應(yīng)用
• 常見(jiàn)問(wèn)題

OPENCV：功能強(qiáng)大的工具包

OpenCV提供了許多用於圖像和視頻處理的工具，包括圖像識(shí)別，運(yùn)動(dòng)跟蹤和功能檢測(cè)。輪廓檢測(cè)是重要組成部分，可以識(shí)別和分析對(duì)象形狀。

輪廓：定義對(duì)象邊界

輪廓是曲線(xiàn)，連接連續(xù)點(diǎn)具有沿對(duì)象邊界的均勻顏色或強(qiáng)度的連續(xù)點(diǎn)。本質(zhì)上，它們表示圖像中對(duì)象的輪廓或邊緣。這使它們對(duì)於識(shí)別和操縱計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中的特定形狀是無(wú)價(jià)的。應(yīng)用包括對(duì)象檢測(cè)，形狀分析和圖像分割。通過(guò)識(shí)別輪廓，您可以：

• 在圖像中定義對(duì)象邊界。
• 分析形狀以確定區(qū)域和周長(zhǎng)等特性。
• 通過(guò)將對(duì)象與背景區(qū)分開(kāi)來(lái)分段圖像。

如上所示，通過(guò)使用OpenCV的輪廓函數(shù)從背景中分割對(duì)象（瓶和硬幣）的邊界和形狀。

輪廓的重要性

輪廓簡(jiǎn)化了圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)保留了關(guān)鍵的形狀和結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)。這種效率對(duì)於需要對(duì)象定位和識(shí)別的任務(wù)至關(guān)重要。

findContours工作原理

OpenCV的findContours函數(shù)從二進(jìn)製圖像（帶有黑白像素的圖像）提取輪廓。這簡(jiǎn)化了邊緣標(biāo)識(shí)。該過(guò)程涉及：

1. 灰度轉(zhuǎn)換：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度。
2. 閾值：應(yīng)用閾值創(chuàng)建二進(jìn)製圖像。
3. 輪廓檢測(cè)：使用findContours檢測(cè)二進(jìn)製圖像中的輪廓。

導(dǎo)入CV2
導(dǎo)入numpy作為NP

＃灰度轉(zhuǎn)換
image = cv2.imread（“ image.jpg”，cv2.imread_grayscale）

＃閾值
_，閾值= cv2.threshold（圖片，127，255，cv2.thresh_binary）
閾值= cv2.bitwise_not（閾值）

＃輪廓檢測(cè)
輪廓，_ = cv2.findcontours（thresh，cv2.retr_external，cv2.chain_approx_simple）

＃畫(huà)輪廓
CONTOUR_IMAGE = NP.Seros_like（image，dtype = np.uint8）
cv2.DrawContours（Contour_image，Contours，-1，（255，255，255），2），2）
cv2.imwrite（'Contour.jpg'，Contour_image）
cv2.imshow（“輪廓”，Contour_image）
CV2.Waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）

輸入和輸出示例：

findContours參數(shù)

findContours函數(shù)的參數(shù)顯著影響其輸出。了解這些參數(shù)對(duì)於有效使用至關(guān)重要。

• image ：輸入二進(jìn)製圖像。
• mode ：輪廓檢索模式（例如， cv2.RETR_EXTERNAL僅適用於外部輪廓）。
• method ：輪廓近似方法（例如， cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE用於簡(jiǎn)化近似）。

檢索模式：

• cv2.RETR_EXTERNAL ：僅檢索最外部的輪廓。
• cv2.RETR_LIST ：檢索沒(méi)有層次關(guān)係的所有輪廓。
• cv2.RETR_CCOMP ：通過(guò)兩級(jí)層次結(jié)構(gòu)檢索所有輪廓。
• cv2.RETR_TREE ：檢索具有完整分層樹(shù)結(jié)構(gòu)的所有輪廓。

近似方法：

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE ：存儲(chǔ)所有輪廓點(diǎn)。
• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ：僅存儲(chǔ)基本點(diǎn)來(lái)壓縮輪廓。

實(shí)際應(yīng)用

在眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中，輪廓是基本的：

• 對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別：在復(fù)雜場(chǎng)景中用於面部檢測(cè)，字符識(shí)別和對(duì)象識(shí)別。
• 形狀分析：生物學(xué)研究，醫(yī)學(xué)成像和製造業(yè)質(zhì)量控制至關(guān)重要。
• 特徵提取和對(duì)象分類(lèi)：用於根據(jù)其形狀提取特徵和對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。
• 模式識(shí)別和匹配：在模板匹配和手勢(shì)識(shí)別中使用。

結(jié)論

OpENCV的findContours功能是圖像處理，實(shí)現(xiàn)有效的對(duì)象檢測(cè)和形狀分析的強(qiáng)大工具。掌握其使用在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序中開(kāi)闢了廣泛的可能性。

關(guān)鍵要點(diǎn)：

• 輪廓識(shí)別對(duì)象形狀和邊界以進(jìn)行分析。
• findContours通過(guò)檢測(cè)輪廓來(lái)簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù)。
• 了解findContours參數(shù)至關(guān)重要。
• 輪廓具有廣泛的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用程序。

常見(jiàn)問(wèn)題

Q1： findContours功能是什麼？答：它從二進(jìn)製圖像中檢測(cè)和檢索輪廓，識(shí)別對(duì)象邊界。

Q2：圖像處理中的輪廓是什麼？答：曲線(xiàn)以相似的顏色或強(qiáng)度連接沿對(duì)象邊界的連續(xù)點(diǎn)。

Q3：鍵findContours參數(shù)是什麼？答： image ， mode和method 。

（注意：作者的許可與圖像一起使用。）

以上是探索OpenCV的輪廓功能的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！