最火爆的人工智能学习基础课程(2021人工智能视觉训练营)
最火爆的人工智能学习基础课程(2021人工智能视觉训练营)
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- 图像轮廓
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学习网站
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唐宇迪:图像处理与计算机视觉基础分享,其中包含超多实战项目:信用卡数字识别项目、文档扫描OCR识别项目、全景图像拼接项目、停车场车位识别项目、答题卡识别判卷项目、新闻数据集文本分类项目、基于CNN搭建图像识别模型项目等实战项目
前言
今天我们来讲图像轮廓
图像轮廓
轮廓检测前提:二值图像,能够更好的进行边缘检测
步骤:
- 读入数据(原始图像)
- 转化为灰度图
- 对图像数据进行二值处理
- 展示数据(轮廓检测的图像)
import cv2def cv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()img = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv_show('thresh',thresh)
执行轮廓检测函数:
binary,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETRTREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
其中,binary就是你二值的图像,contours是储存了你轮廓的信息,最后一个hierachy是一个层级,这个暂时用不上
绘制轮廓:
#传入绘制图像,轮廓,轮廓索引(-1代表所有轮廓),颜色模式,线条厚度
#注意需要copy,要不原图会变
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img,contours,-1,(0,0,255),2)
cv_show('res',res)
轮廓特征
那你把图像轮廓整出来了肯定是想要获取一些特征的,那如何获取这些特征呢?
- 轮廓面积
首先,前面的contours是所有的轮廓,所以我们后面的算取面积的时候需要提取一个个的轮廓,即:
cnt = contours[0] #取第0个轮廓
#面积
cv2.contourArea(cnt)
- 轮廓周长
你可以通过轮廓周长进一步筛选轮廓
#周长,True表示闭合的
cv2.arcLength(cnt,True)
- 轮廓近似
轮廓近似暂时用不到,这里不做过多阐述
- 边界矩形
其实说到底,这些就是调用不同的函数而已
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2),
其中(x,y),(x+w,y+h)指的是:
#轮廓
cnt = coutours[0]#边界矩形boundingRect
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv_show('img',img)
- 外接圆
外接圆也是一样,如果感兴趣可以自行CSDN
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