opencvfindcontours原理（opencvcontrib）

## OpenCV findContours 原理

简介

`cv2.findContours()` 是 OpenCV 中一个重要的函数，用于检测图像中的轮廓。轮廓可以简单理解为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同颜色或强度的点。轮廓检测在形状分析、物体检测和识别等方面扮演着关键角色。本文将详细解释 `findContours()` 函数的原理以及相关概念。### 1. 边缘检测`findContours()` 函数的第一步通常是进行边缘检测。虽然并非必须，但边缘检测可以显著提高轮廓检测的效率和准确性。常用的边缘检测算子包括：

Canny:

Canny 算子是最常用的边缘检测算子之一，它能够有效地抑制噪声并产生清晰的边缘。

Sobel:

Sobel 算子计算图像梯度的近似值，可以用于检测水平和垂直方向的边缘。

Laplacian:

Laplacian 算子计算图像的二阶导数，可以用于检测边缘和角点。通过边缘检测，可以将图像转换为二值图像，其中边缘像素为白色 (255)，非边缘像素为黑色 (0)。这简化了后续的轮廓查找过程。### 2. 轮廓查找算法`findContours()` 函数使用特定的算法来查找二值图像中的轮廓。OpenCV 主要提供了两种算法：

Suzuki85:

一种基于边界跟踪的算法，它通过沿着对象的边界跟踪像素来识别轮廓。这是 OpenCV 中 `findContours()` 默认使用的算法。

Marching Squares:

一种基于正方形网格的算法，它通过分析网格单元与等高线之间的交点来构建轮廓。Suzuki85 算法的具体步骤可以简述如下：1.

扫描图像:

从左到右，从上到下扫描二值图像，查找第一个非零像素。 2.

跟踪边界:

从找到的第一个非零像素开始，沿着边界顺时针或逆时针方向跟踪像素，直到回到起始像素。 3.

标记已访问像素:

在跟踪过程中，将已访问的像素标记为已访问，以避免重复跟踪。 4.

查找下一个轮廓:

继续扫描图像，查找下一个未访问的非零像素，并重复步骤 2 和 3，直到所有轮廓都被找到。### 3. 轮廓层次结构`findContours()` 函数可以返回轮廓的层次结构信息。这对于处理包含嵌套轮廓的图像非常有用。层次结构以树形结构表示，其中：

外部轮廓:

位于图像最外层的轮廓。

内部轮廓:

位于其他轮廓内部的轮廓。

父轮廓:

包含其他轮廓的轮廓。

子轮廓:

被其他轮廓包含的轮廓。`findContours` 函数的 `hierarchy` 输出参数是一个 Numpy 数组，其中每一行代表一个轮廓的层次信息。每一行包含四个元素：

`[Next, Previous, First_Child, Parent]`

Next:

同一层级中的下一个轮廓的索引。

Previous:

同一层级中的前一个轮廓的索引。

First_Child:

第一个子轮廓的索引。

Parent:

父轮廓的索引。如果某个元素的值为 -1，则表示该轮廓没有对应的 next, previous, child 或 parent。### 4. 轮廓近似方法`findContours()` 函数允许用户指定轮廓的近似方法。常用的近似方法包括：

`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:

存储所有轮廓点。

`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:

只存储轮廓的端点，压缩轮廓数据，节省内存。

`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1` / `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:

使用 Teh-Chin 链近似算法，进一步压缩轮廓数据。### 5. 应用`findContours()` 函数在计算机视觉中有着广泛的应用，例如：

形状识别:

通过分析轮廓的特征，例如面积、周长、Hu矩等，可以识别不同的形状。

物体检测:

通过查找特定形状的轮廓，可以检测图像中的物体。

图像分割:

通过使用轮廓将图像分割成不同的区域。通过理解 `findContours()` 函数的原理和使用方法，可以更好地利用它来解决各种计算机视觉问题.

OpenCV findContours 原理**简介**`cv2.findContours()` 是 OpenCV 中一个重要的函数，用于检测图像中的轮廓。轮廓可以简单理解为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同颜色或强度的点。轮廓检测在形状分析、物体检测和识别等方面扮演着关键角色。本文将详细解释 `findContours()` 函数的原理以及相关概念。

1. 边缘检测`findContours()` 函数的第一步通常是进行边缘检测。虽然并非必须，但边缘检测可以显著提高轮廓检测的效率和准确性。常用的边缘检测算子包括：* **Canny:** Canny 算子是最常用的边缘检测算子之一，它能够有效地抑制噪声并产生清晰的边缘。 * **Sobel:** Sobel 算子计算图像梯度的近似值，可以用于检测水平和垂直方向的边缘。 * **Laplacian:** Laplacian 算子计算图像的二阶导数，可以用于检测边缘和角点。通过边缘检测，可以将图像转换为二值图像，其中边缘像素为白色 (255)，非边缘像素为黑色 (0)。这简化了后续的轮廓查找过程。

2. 轮廓查找算法`findContours()` 函数使用特定的算法来查找二值图像中的轮廓。OpenCV 主要提供了两种算法：* **Suzuki85:** 一种基于边界跟踪的算法，它通过沿着对象的边界跟踪像素来识别轮廓。这是 OpenCV 中 `findContours()` 默认使用的算法。 * **Marching Squares:** 一种基于正方形网格的算法，它通过分析网格单元与等高线之间的交点来构建轮廓。Suzuki85 算法的具体步骤可以简述如下：1. **扫描图像:** 从左到右，从上到下扫描二值图像，查找第一个非零像素。 2. **跟踪边界:** 从找到的第一个非零像素开始，沿着边界顺时针或逆时针方向跟踪像素，直到回到起始像素。 3. **标记已访问像素:** 在跟踪过程中，将已访问的像素标记为已访问，以避免重复跟踪。 4. **查找下一个轮廓:** 继续扫描图像，查找下一个未访问的非零像素，并重复步骤 2 和 3，直到所有轮廓都被找到。

3. 轮廓层次结构`findContours()` 函数可以返回轮廓的层次结构信息。这对于处理包含嵌套轮廓的图像非常有用。层次结构以树形结构表示，其中：* **外部轮廓:** 位于图像最外层的轮廓。 * **内部轮廓:** 位于其他轮廓内部的轮廓。 * **父轮廓:** 包含其他轮廓的轮廓。 * **子轮廓:** 被其他轮廓包含的轮廓。`findContours` 函数的 `hierarchy` 输出参数是一个 Numpy 数组，其中每一行代表一个轮廓的层次信息。每一行包含四个元素：* `[Next, Previous, First_Child, Parent]`* **Next:** 同一层级中的下一个轮廓的索引。 * **Previous:** 同一层级中的前一个轮廓的索引。 * **First_Child:** 第一个子轮廓的索引。 * **Parent:** 父轮廓的索引。如果某个元素的值为 -1，则表示该轮廓没有对应的 next, previous, child 或 parent。

4. 轮廓近似方法`findContours()` 函数允许用户指定轮廓的近似方法。常用的近似方法包括：* **`cv2.CHAIN_APPROX_NONE`:** 存储所有轮廓点。 * **`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`:** 只存储轮廓的端点，压缩轮廓数据，节省内存。 * **`cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1` / `cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS`:** 使用 Teh-Chin 链近似算法，进一步压缩轮廓数据。

5. 应用`findContours()` 函数在计算机视觉中有着广泛的应用，例如：* **形状识别:** 通过分析轮廓的特征，例如面积、周长、Hu矩等，可以识别不同的形状。 * **物体检测:** 通过查找特定形状的轮廓，可以检测图像中的物体。 * **图像分割:** 通过使用轮廓将图像分割成不同的区域。通过理解 `findContours()` 函数的原理和使用方法，可以更好地利用它来解决各种计算机视觉问题.