本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。
代码: contours.py
OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。
我们以下图作为示例：
二值化图像
代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：
其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见 detectron2_seg_threshold.py。模型检出结果，如下：
模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的，此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。
本文代码也提供了根据色域来获取红球掩膜的办法：
import cv2 as cv
import numpy as np
# 读取图像
img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR)
# HSV 阈值，获取掩膜
def _threshold_hsv(image, lower, upper):
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv, lower, upper)
result = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask)
return result, mask
_, thres = _threshold_hsv(img, np.array([0,110,190]), np.array([7,255,255]))
# 清除小点（可选）
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (1, 1))
thres = cv.morphologyEx(thres, cv.MORPH_OPEN, kernel)
查找轮廓
# 查找轮廓
# cv.RETR_EXTERNAL: 只查找外部轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(
threshold, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 近似轮廓，减点（可选）
contours_poly = [cv.approxPolyDP(c, 3, True) for c in contours]
# 绘制轮廓
h, w = threshold.shape[:2]
drawing = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(len(contours)):
cv.drawContours(drawing, contours_poly, i, (0, 255, 0), 1, cv.LINE_8, hierarchy)
获取边界框
boundingRect 获取边界框，并绘制：
for contour in contours_poly:
rect = cv.boundingRect(contour)
cv.rectangle(drawing,
(int(rect[0]), int(rect[1])),
(int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[3])),
(0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)
minEnclosingCircle 获取边界圈，并绘制：
for contour in contours_poly:
center, radius = cv.minEnclosingCircle(contour)
cv.circle(drawing, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius),
(0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)
参考
OpenCV Tutorials / Image Processing
到此这篇关于OpenCV实现查找轮廓的实例的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 查找轮廓内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
您可能感兴趣的文章:- Python OpenCV 基于图像边缘提取的轮廓发现函数
- Python OpenCV 图像区域轮廓标记(框选各种小纸条)
- python 基于opencv 绘制图像轮廓
- Python+OpenCV图像处理——实现轮廓发现
- Python Opencv轮廓常用操作代码实例解析
- opencv python 图像轮廓/检测轮廓/绘制轮廓的方法
- Python Opencv实现图像轮廓识别功能
- python+opencv轮廓检测代码解析
- OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析
咨 询 客 服