opencv轮廓提取（opencv轮廓提取实战）

轮廓提取

简介

轮廓提取是从图像中识别和提取形状的计算机视觉技术。在计算机视觉中，轮廓是图像中连续点的集合，这些点定义了对象的边界。轮廓提取对于对象识别、分割和跟踪等许多计算机视觉应用程序至关重要。

OpenCV 轮廓提取

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库。它提供了各种轮廓提取算法，包括：

轮廓查找：

此算法使用图像的二值化版本查找轮廓。

轮廓近似：

此算法将轮廓近似为多边形或椭圆。

轮廓矩：

此算法计算轮廓的几何矩，例如面积、周长和质心。

轮廓提取步骤

使用 OpenCV 提取轮廓的步骤如下：1.

图像预处理：

转换为灰度图像，应用滤波器（例如高斯滤波器）去除噪声，并使用二值化将图像转换为二进制图像（仅包含黑色和白色）。 2.

轮廓查找：

使用 `findContours()` 函数查找图像中的轮廓。 3.

轮廓近似：

使用 `approxPolyDP()` 函数将轮廓近似为多边形或椭圆。 4.

轮廓矩：

使用 `moments()` 函数计算轮廓的几何矩。

应用

OpenCV 轮廓提取在以下应用中很有用：

对象识别：

轮廓用于识别图像中的对象，例如面部、车辆和动物。

图像分割：

轮廓用于将图像分割成不同的区域，例如前景和背景。

对象跟踪：

轮廓用于跟踪图像序列中的对象。

形状分析：

轮廓用于分析对象的形状和几何特性。

示例代码

以下示例代码展示了如何使用 OpenCV 从图像中提取轮廓：```python import cv2 import numpy as np# 读入图像 image = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用高斯滤波器 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 二值化图像 thresh = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# 查找轮廓 cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]# 绘制轮廓 for c in cnts:cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)# 显示图像 cv2.imshow('Contour Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

**轮廓提取****简介**轮廓提取是从图像中识别和提取形状的计算机视觉技术。在计算机视觉中，轮廓是图像中连续点的集合，这些点定义了对象的边界。轮廓提取对于对象识别、分割和跟踪等许多计算机视觉应用程序至关重要。**OpenCV 轮廓提取**OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库。它提供了各种轮廓提取算法，包括：* **轮廓查找：**此算法使用图像的二值化版本查找轮廓。 * **轮廓近似：**此算法将轮廓近似为多边形或椭圆。 * **轮廓矩：**此算法计算轮廓的几何矩，例如面积、周长和质心。**轮廓提取步骤**使用 OpenCV 提取轮廓的步骤如下：1. **图像预处理：**转换为灰度图像，应用滤波器（例如高斯滤波器）去除噪声，并使用二值化将图像转换为二进制图像（仅包含黑色和白色）。 2. **轮廓查找：**使用 `findContours()` 函数查找图像中的轮廓。 3. **轮廓近似：**使用 `approxPolyDP()` 函数将轮廓近似为多边形或椭圆。 4. **轮廓矩：**使用 `moments()` 函数计算轮廓的几何矩。**应用**OpenCV 轮廓提取在以下应用中很有用：* **对象识别：**轮廓用于识别图像中的对象，例如面部、车辆和动物。 * **图像分割：**轮廓用于将图像分割成不同的区域，例如前景和背景。 * **对象跟踪：**轮廓用于跟踪图像序列中的对象。 * **形状分析：**轮廓用于分析对象的形状和几何特性。**示例代码**以下示例代码展示了如何使用 OpenCV 从图像中提取轮廓：```python import cv2 import numpy as np

读入图像 image = cv2.imread('image.jpg')

转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

应用高斯滤波器 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

二值化图像 thresh = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

查找轮廓 cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

绘制轮廓 for c in cnts:cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)

显示图像 cv2.imshow('Contour Image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```