OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

相比C++而言，Python适合做原型。本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库，以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处。这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓。

提示：

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本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法。

本文不介详细的理论知识，读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》。

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('D://test//contour.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 ]]])

返回两个值：contours：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