第十三节 图像处理之轮廓识别

import cv2 as cv
import numpy as np

def scan_edge_demo(img):
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
scan_edge = cv.Canny(gray,60,150)
return scan_edge

def scan_contours(img):
scan_edge =scan_edge_demo(img)
aa,contours,b= cv.findContours(scan_edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(img,contours,-1,(0,255,255),thickness=4)
cv.imshow("scan_contours",img)

src = cv.imread("E:/opencv/picture/taijie.png")
cv.imshow("inital_window",src)
scan_contours(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
图片：



分析：
1.Opencv发现轮廓的函数原型为：findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy
image参数表示8位单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。
所以输入源需要二值化（threshold）处理或者边缘处理canny后才行
mode参数表示轮廓检索模式：
①CV_RETR_EXTERNAL：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。
②CV_RETR_LIST：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。
③CV_RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层。
④CV_RETR_TREE：检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构，外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
method参数表示轮廓的近似方法：
①CV_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。
②CV_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。
③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。

contours参数是一个list，表示存储的每个轮廓的点集合。
hierarchy参数是一个list,list中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。
offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。

2.Opencv绘制轮廓的函数原型为：drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image
imgae参数表示目标图像。
contours参数表示所有输入轮廓。
contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓， 如果是负数，则绘制所有轮廓。
color参数表示轮廓的颜色。
thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细，如果是负数，则绘制轮廓内部。
lineType参数表示线型。
hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。
maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0，则仅绘制指定的轮廓。 如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2，则该函数绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓，等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。
offset参数表示可选的轮廓偏移参数，该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。


关于轮廓检测，什么的样的情况会被判断为轮廓呢？
答：因为在做轮廓检测之前需要进行二值化，所以对于图像的整个ROI区域只有黑白两个颜色，而下面两种情况会被检测作为轮廓：
1. 白色区域与黑色区域的边缘交接区域
2. 当背景为白色时，整个ROI区域的外边界就会被视为轮廓。（往往我们希望背景是黑色，所以如果出现这种情况时我们需要在二值化图像时对图像取反）。