opencv python：輪廓發現

example

import cv2 as cv
import numpy as np


def edge_demo(image):
    blurred = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    gray = cv.cvtColor(blurred, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    grad_x = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 1, 0)
    grad_y = cv.Sobel(gray, cv.CV_16SC1, 0, 1)

    # edge_output = cv.Canny(grad_x, grad_y, 30, 150)
    edge_output = cv.Canny(gray, 50, 150)
    return edge_output


def contours_demo(image):
    """
    . 輪廓可以簡單認為成將連續的點（連着邊界）連在一起的曲線，具有相同 的顏色或者灰度。
    輪廓在形狀分析和物體的檢測和識別中很有用。
    . 為了更加准確，要使用二值化圖像。在尋找輪廓之前，要進行閾值化處理或者 Canny 邊界檢測
    . 查找輪廓的函數會修改原始圖像。如果你在找到輪廓之后還想使用原始圖像的話，
    你應該將原始圖像存儲到其他變量中.
    . 在 OpenCV 中，查找輪廓就像在黑色背景中超白色物體。要找的物體應該是白色而背景應該是黑色。


    """
    # dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
    # gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
    # cv.imshow("binary image", binary)
    binary = edge_demo(image)
    """
    • 函數 cv2.findContours() 有三個參數, 第一個是輸入圖像，第二個是輪廓檢索模式，第三個是輪廓近似方法。
    • 檢索模式：
        • CV_RETR_EXTERNAL - 只提取外層的輪廓  
        • CV_RETR_LIST - 提取所有輪廓，並且放置在 list 中  
        • CV_RETR_CCOMP - 提取所有輪廓，並且將其組織為兩層的 hierarchy: 
            頂層為連通域的 外圍邊界，次層為洞的內層邊界。  
        • CV_RETR_TREE - 提取所有輪廓，並且重構嵌套輪廓的全部 hierarchy
    • 逼近方法 (對所有節點, 不包括使用內部逼近的 CV_RETR_RUNS).  點的存貯情況，是不是都被存貯
        • CV_CHAIN_CODE - Freeman 鏈碼的輸出輪廓. 其它方法輸出多邊形(定點序列).  
        • CV_CHAIN_APPROX_NONE - 將所有點由鏈碼形式翻譯為點序列形式  
        • CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE - 壓縮水平、垂直和對角分割，即函數只保留末端的象素 點;  
        • CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1,  CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS - 應用 Teh-Chin 鏈逼近算法.  
        • CV_LINK_RUNS - 通過連接為 1 的水平碎片使用完全不同的輪廓提取算法。僅有 CV_RETR_LIST 提取模式可以在本方法中應用.  
    • offset:每一個輪廓點的偏移量. 當輪廓是從圖像 ROI 中提取出來的時候，使用偏移量有用，因為可以從整個圖像上下文來對輪廓做分析. 
    • 返回值有三個，第一個是圖像，第二個是輪廓，第三個是（輪廓的）層析結構。
        輪廓（第二個返回值）是一個 Python 列表，其中存儲這圖像中的所有輪廓。
        每一個輪廓都是一個 Numpy 數組，包含對象邊界點（x，y）的坐標。
    """
    contours, hierarchy= cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i, contour in enumerate(contours):
        # 函數 cv2.drawContours() 可以被用來繪制輪廓。它可以根據你提供的邊界點繪制任何形狀。
        # 它的第一個參數是原始圖像，第二個參數是輪廓，一個 Python 列表。
        # 第三個參數是輪廓的索引（在繪制獨立輪廓是很有用，當設 置為 -1 時繪制所有輪廓）。
        # 接下來的參數是輪廓的顏色和厚度等。
        cv.drawContours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)  # 2為像素大小，-1時填充輪廓
        print(i)
    cv.imshow("detect contours", image)
    cv.imwrite("a.jpg", image)



def main():
    src = cv.imread("../images/CrystalLiu2.jpg")
    cv.imshow("demo", src)
    contours_demo(src)
    cv.waitKey(0)  # 等有鍵輸入或者1000ms后自動將窗口消除，0表示只用鍵輸入結束窗口
    cv.destroyAllWindows()  # 關閉所有窗口


if __name__ == '__main__':
    main()