python数字图像处理（17）：边缘与轮廓

在前面的python数字图像处理（10）：图像简单滤波中，我们已经讲解了很多算子用来检测边缘，其中用得最多的canny算子边缘检测。

本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。

1、查找轮廓（find_contours)

measure模块中的find_contours()函数，可用来检测二值图像的边缘轮廓。

函数原型为：

skimage.measure.find_contours(array, level)

array: 一个二值数组图像

level: 在图像中查找轮廓的级别值

返回轮廓列表集合，可用for循环取出每一条轮廓。

例1：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure,draw #生成二值测试图像
img=np.zeros([100,100])
img[20:40,60:80]=1  #矩形
rr,cc=draw.circle(60,60,10)  #小圆
rr1,cc1=draw.circle(20,30,15) #大圆
img[rr,cc]=1
img[rr1,cc1]=1#检测所有图形的轮廓
contours = measure.find_contours(img, 0.5)#绘制轮廓
fig, (ax0,ax1) = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img,plt.cm.gray)
for n, contour in enumerate(contours):ax1.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_xticks([])
ax1.set_yticks([])
plt.show()

结果如下：不同的轮廓用不同的颜色显示

例2：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure,data,color#生成二值测试图像
img=color.rgb2gray(data.horse())#检测所有图形的轮廓
contours = measure.find_contours(img, 0.5)#绘制轮廓
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax0.set_title('original image')rows,cols=img.shape
ax1.axis([0,rows,cols,0])
for n, contour in enumerate(contours):ax1.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)
ax1.axis('image')
ax1.set_title('contours')
plt.show()

2、逼近多边形曲线

逼近多边形曲线有两个函数：subdivide_polygon（)和 approximate_polygon（）

subdivide_polygon（)采用B样条（B-Splines)来细分多边形的曲线，该曲线通常在凸包线的内部。

函数格式为：

skimage.measure.subdivide_polygon(coords, degree=2, preserve_ends=False)

coords: 坐标点序列。

degree: B样条的度数，默认为2

preserve_ends: 如果曲线为非闭合曲线，是否保存开始和结束点坐标，默认为false

返回细分为的坐标点序列。

approximate_polygon（）是基于Douglas-Peucker算法的一种近似曲线模拟。它根据指定的容忍值来近似一条多边形曲线链，该曲线也在凸包线的内部。

函数格式为:

skimage.measure.approximate_polygon(coords, tolerance)

coords: 坐标点序列

tolerance: 容忍值

返回近似的多边形曲线坐标序列。

例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure,data,color#生成二值测试图像
hand = np.array([[1.64516129, 1.16145833],[1.64516129, 1.59375],[1.35080645, 1.921875],[1.375, 2.18229167],[1.68548387, 1.9375],[1.60887097, 2.55208333],[1.68548387, 2.69791667],[1.76209677, 2.56770833],[1.83064516, 1.97395833],[1.89516129, 2.75],[1.9516129, 2.84895833],[2.01209677, 2.76041667],[1.99193548, 1.99479167],[2.11290323, 2.63020833],[2.2016129, 2.734375],[2.25403226, 2.60416667],[2.14919355, 1.953125],[2.30645161, 2.36979167],[2.39112903, 2.36979167],[2.41532258, 2.1875],[2.1733871, 1.703125],[2.07782258, 1.16666667]])#检测所有图形的轮廓
new_hand = hand.copy()
for _ in range(5):new_hand =measure.subdivide_polygon(new_hand, degree=2)# approximate subdivided polygon with Douglas-Peucker algorithm
appr_hand =measure.approximate_polygon(new_hand, tolerance=0.02)print("Number of coordinates:", len(hand), len(new_hand), len(appr_hand))fig, axes= plt.subplots(2,2, figsize=(9, 8))
ax0,ax1,ax2,ax3=axes.ravel()ax0.plot(hand[:, 0], hand[:, 1],'r')
ax0.set_title('original hand')
ax1.plot(new_hand[:, 0], new_hand[:, 1],'g')
ax1.set_title('subdivide_polygon')
ax2.plot(appr_hand[:, 0], appr_hand[:, 1],'b')
ax2.set_title('approximate_polygon')ax3.plot(hand[:, 0], hand[:, 1],'r')
ax3.plot(new_hand[:, 0], new_hand[:, 1],'g')
ax3.plot(appr_hand[:, 0], appr_hand[:, 1],'b')
ax3.set_title('all')

from: https://www.cnblogs.com/denny402/p/5160955.html

python数字图像处理（17）：边缘与轮廓相关推荐

python数字图像处理以及绘图
1, subplot的使用 matlab中的用法: subplot(m,n,p)或者subplot(m n p) subplot是将多个图画到一个平面上的工具.其中,m和n代表在一个图像窗口中显示m行 ...
（附源码）python数字图像处理课程平台毕业设计 242339
Python数字图像处理课程平台的开发摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人 ...
（附源码）Python数字图像处理课程平台毕业设计242339
Python数字图像处理课程平台的开发摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成为可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人 ...
python绘制灰度图片直方图-python数字图像处理实现直方图与均衡化
在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图函数:skimage.exposure.histo ...
第1章 Python 数字图像处理(DIP) --绪论
Python 数字图像处理关于本专栏此专栏为 Python 数字图像处理(DIP)(冈萨雷斯版),专栏里文章的内容都是来自书里,全部手打,非OCR,因为很多公式,都是用LaTex输入,力求更好看的 ...
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法
Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法 [函数名称] 二值图像轮廓提取 ...
python数字图像处理（1）：环境安装与配置
一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因 ...
第2章 Python 数字图像处理(DIP) --数字图像基础5 -- 算术运算、集合、几何变换、傅里叶变换等
目录数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算集合运算和逻辑运算空间运算向量与矩阵运算图像变换图像和随机变量数字图像处理所有的基本数字工具介绍算术运算 # 相加 img_ori = ...
初始----python数字图像处理--：环境安装与配置
一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因 ...

python数字图像处理（17）：边缘与轮廓

python数字图像处理（17）：边缘与轮廓相关推荐

最新文章

热门文章