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python-opencv利用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓


2021-08-17 23:00:39 (2038)


轮廓检测


轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。


实现


使用方式如下:


import cv2  

 

img = cv2.imread("./test.jpg")  

 

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  

ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)  

 

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)  

 

cv2.imshow("img", img)  

cv2.waitKey(0)  

  


需要注意的是cv2.findContours()函数接受的参数为二值图,即黑白的(不是灰度图),所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图,参见4、5两行。第六行是检测轮廓,第七行是绘制轮廓。


结果


原图如下:




检测结果如下:




注意,findcontours函数会“原地”修改输入的图像。这一点可通过下面的语句验证:


cv2.imshow("binary", binary)  

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

cv2.imshow("binary2", binary)  

执行这些语句后会发现原图被修改了。


cv2.findContours()函数


函数的原型为


cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]])  

opencv2返回两个值:contours:hierarchy。注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy


参数


第一个参数是寻找轮廓的图像;

第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口):

    cv2.RETR_EXTERNAL     表示只检测外轮廓

    cv2.RETR_LIST                检测的轮廓不建立等级关系

    cv2.RETR_CCOMP          建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。

    cv2.RETR_TREE            建立一个等级树结构的轮廓。


第三个参数method为轮廓的近似办法

    cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1

    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息

    cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法


返回值


cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性。


contour返回值


cv2.findContours()函数首先返回一个list,list中每个元素都是图像中的一个轮廓,用numpy中的ndarray表示。这个概念非常重要。在下面drawContours中会看见。通过


print (type(contours))  

print (type(contours[0]))  

print (len(contours))  

 


可以验证上述信息。会看到本例中有两条轮廓,一个是五角星的,一个是矩形的。每个轮廓是一个ndarray,每个ndarray是轮廓上的点的集合。


由于我们知道返回的轮廓有两个,因此可通过


cv2.drawContours(img,contours,0,(0,0,255),3)  


cv2.drawContours(img,contours,1,(0,255,0),3)  

分别绘制两个轮廓,关于该参数可参见下面一节的内容。同时通过


print (len(contours[0]))  

print (len(contours[1]))  

 


输出两个轮廓中存储的点的个数,可以看到,第一个轮廓中只有4个元素,这是因为轮廓中并不是存储轮廓上所有的点,而是只存储可以用直线描述轮廓的点的个数,比如一个“正立”的矩形,只需4个顶点就能描述轮廓了。


hierarchy返回值


此外,该函数还可返回一个可选的hiararchy结果,这是一个ndarray,其中的元素个数和轮廓个数相同,每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3],分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号,如果没有对应项,则该值为负数。


通过


print (type(hierarchy))  

print (hierarchy.ndim)  

print (hierarchy[0].ndim)  

print (hierarchy.shape)  

 


可以看出,hierarchy本身包含两个ndarray,每个ndarray对应一个轮廓,每个轮廓有四个属性。


轮廓的绘制


OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。 


cv2.drawContours()函数


cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset ]]]]]) 

 


第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓;

第二个参数是轮廓本身,在Python中是一个list。

第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓,如果是-1,则绘制其中的所有轮廓。后面的参数很简单。其中thickness表明轮廓线的宽度,如果是-1(cv2.FILLED),则为填充模式。绘制参数将在以后独立详细介绍。

补充:


http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/12889059博客提到,可用下面的方式计算得到轮廓的极值点,如下


pentagram = contours[1] #第二条轮廓是五角星  

  

leftmost = tuple(pentagram[:,0][pentagram[:,:,0].argmin()])  

rightmost = tuple(pentagram[:,0][pentagram[:,:,0].argmin()])  

  

cv2.circle(img, leftmost, 2, (0,255,0),3)   

cv2.circle(img, rightmost, 2, (0,0,255),3)  

 


注意!假设轮廓有100个点,OpenCV返回的ndarray的维数是(100, 1, 2)!!!而不是我们认为的(100, 2)。切记!!!人民邮电出版社出版了一本《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》,推荐去看一下。


 


更新:关于pentagram[:,0]的意思


在numpy的数组中,用逗号分隔的是轴的索引。举个例子,假设有如下的数组:


a = np.array([[[3,4]], [[1,2]],[[5,7]],[[3,7]],[[1,8]]])  

 


其shape是(5, 1, 2)。与我们的轮廓是相同的。那么a[:,0]的结果就是:


[3,4], [1,2], [5,7], [3,7], [1,8]  

 


这里a[:,0]的意思就是a[0:5,0],也就是a[0:5,0:0:2],这三者是等价的。


回头看一下,a的shape是(5,1,2),表明是三个轴的。在numpy的数组中,轴的索引是通过逗号分隔的。同时冒号索引“:”表示的是该轴的所有元素。因此a[:, 0]表示的是第一个轴的所有元素和第二个轴的第一个元素。在这里既等价于a[0:5, 0]。


再者,若给出的索引数少于数组中总索引数,则将已给出的索引树默认按顺序指派到轴上。比如a[0:5,0]只给出了两个轴的索引,则第一个索引就是第一个轴的,第二个索引是第二个轴的,而第三个索引没有,则默认为[:],即该轴的所有内容。因此a[0:5,0]也等价于a[0:5,0:0:2]。


再详细一点,a的全体内容为:[[[3,4]], [[1,2]],[[5,7]],[[3,7]],[[1,8]]]。去掉第一层方括号,其中有五个元素,每个元素为[[3,4]]这样的,所以第一个索引的范围为[0:5]。注意OpenCV函数返回的多维数组和常见的numpy数组的不同之处!


观察[[3,4]],我们发现其中只有一个元素,即[3, 4],第二个索引为[0:1]。


再去掉一层方括号,我们面对的是[3,4],有两个元素,所以第三个索引的范围为[0:2]。


再次强调一下OpenCVPython接口函数返回的NumPy数组和普通的NumPy数组在组织上的不同之处。


参考资料:


1、《Opencv2 Computer Vision Application Programming Cookbook》


2、《OpenCV References Manule》


3、OpenCV官方文档Contour部分


http://blog.csdn.net/jjddss/article/details/72674704


opencv3可能会报too many values to unpack (expected 2)的错误


最近在OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。


根据网上的 教程,Python OpenCV的轮廓提取函数会返回两个值,第一个为轮廓的点集,第二个是各层轮廓的索引。但是实际调用时我的程序报错了,错误内容如下:too many values to unpack (expected 2)


其实是接受返回值不符,如果你仅仅使用一个变量a去接受返回值,调用len(a),你会发现长度为3,也就是说这个函数实际上返回了三个值


第一个,也是最坑爹的一个,它返回了你所处理的图像

第二个,正是我们要找的,轮廓的点集

第三个,各层轮廓的索引

使用方式如下:


import cv2    

    

img = cv2.imread("./test.jpg")    

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)    

ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)    

    

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)    

cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)    

    

cv2.imshow("img", img)    

cv2.waitKey(0)   

运行时出现错误: ValueError: too many values to unpack


原因:由于版本(使用的时3.2.0.7)问题 cv.findContours返回值个数发生变化,变为3个。因此应该为


aa, ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

假如第一个参数不使用,可写成


_, ctrs, hier = cv2.findContours(im_th.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

拓展:


ValueError: too many values to unpack 类错误,多为输入或者输出参数数量不一致导致。


了解更多请访问:http://www.ndfweb.cn/news-894.html
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