本文實例為大家分享了python opencv識別圖像輪廓的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

要求：用矩形或者圓形框住圖片中的云朵（不要求全部框出）

輪廓檢測

Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函數(shù)來查找檢測物體的輪廓。

import cv2

img = cv2.imread('cloud.jpg')
# 灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img1, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 以圓形框出云朵
# for i in range(len(contours)):
# (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
# center = (int(x), int(y))
# radius = int(radius)
# img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

#以云朵邊界輪廓框出云朵
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 3)

cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

需要注意的是cv2.findContours()函數(shù)接受的參數(shù)為二值圖，即黑白的（不是灰度圖），所以讀取的圖像要先轉(zhuǎn)成灰度的，再轉(zhuǎn)成二值圖。

cv2.findContours()函數(shù)

函數(shù)的原型為：

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

返回兩個值：contours,hierarchy。注:opencv3會返回三個值,分別是img, countours, hierarchy

參數(shù)說明

第一個參數(shù)是尋找輪廓的圖像
第二個參數(shù)表示輪廓的檢索模式，有四種：
1. cv2.RETR_EXTERNAL表示只檢測外輪廓
2. cv2.RETR_LIST檢測的輪廓不建立等級關(guān)系
3. cv2.RETR_CCOMP建立兩個等級的輪廓，上面的一層為外邊界，里面的一層為內(nèi)孔的邊界信息。如果內(nèi)孔內(nèi)還有一個連通物體，這個物體的邊界也在頂層。
4. cv2.RETR_TREE建立一個等級樹結(jié)構(gòu)的輪廓。
第三個參數(shù)method為輪廓的近似辦法
cv2.CHAIN_APPROX_NONE存儲所有的輪廓點，相鄰的兩個點的像素位置差不超過1，
即max(abs(x1−x2),abs(y2−y1))==1max(abs(x1−x2),abs(y2−y1))==1
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE壓縮水平方向，垂直方向，對角線方向的元素，只保留該方向的終點坐標(biāo)，例如一個矩形輪廓只需4個點來保存輪廓信息
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

返回值

cv2.findContours()函數(shù)返回兩個值，一個是輪廓本身，還有一個是每條輪廓對應(yīng)的屬性。

contour返回值

cv2.findContours()函數(shù)首先返回一個list，list中每個元素都是圖像中的一個輪廓，用numpy中的ndarray表示。這個概念非常重要。在下面drawContours中會看見。可以打印觀察contours的數(shù)據(jù)類型。

print (type(contours)) 
print (type(contours[0])) 
print (len(contours)) 

hierarchy返回值

該函數(shù)還可返回一個可選的hiararchy結(jié)果，這是一個ndarray，其中的元素個數(shù)和輪廓個數(shù)相同，每個輪廓contours[i]對應(yīng)4個hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分別表示后一個輪廓、前一個輪廓、父輪廓、內(nèi)嵌輪廓的索引編號，如果沒有對應(yīng)項，則該值為負(fù)數(shù)。

輪廓的繪制

OpenCV中通過cv2.drawContours在圖像上繪制輪廓。

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

第一個參數(shù)是指明在哪幅圖像上繪制輪廓；
第二個參數(shù)是輪廓本身，在Python中是一個list；
第三個參數(shù)指定繪制輪廓list中的哪條輪廓，如果是-1，則繪制其中的所有輪廓。
后面的參數(shù)很簡單。其中thickness表明輪廓線的寬度，如果是-1（cv2.FILLED），則為填充模式。

OpenCV中通過cv2.minEnclosingCircle()可以幫我們找到一個對象的外接圓。它是所有能夠包括對象的圓中面積最小的一個。

(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)

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