上一章：python open-cv 基础知识总结（二）

1. 轮廓中心计算

本教程的目标是

（1）检测图像中每个形状的轮廓，

（2）计算轮廓的中心 -也称为区域的质心。

为了实现这些目标，我们需要执行一些图像预处理，包括：

转换为灰度
进行模糊处理以减少高频噪声，从而使轮廓检测过程更加精确
图像的二值化。通常，边缘检测和阈值化用于该过程。在这篇文章中，我们将应用阈值化

# import the necessary packages
import argparse
import imutils
import cv2# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="path to the input image")
args = vars(ap.parse_args())# load the image, convert it to grayscale, blur it slightly,
# and threshold it
image = cv2.imread(args["image"])
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# find contours in the thresholded image
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)# loop over the contours
for c in cnts:# compute the center of the contourM = cv2.moments(c)cX = int(M["m10"] / M["m00"])cY = int(M["m01"] / M["m00"])# draw the contour and center of the shape on the imagecv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)cv2.circle(image, (cX, cY), 7, (255, 255, 255), -1)cv2.putText(image, "center", (cX - 20, cY - 20),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)# show the imagecv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)

我们从2-4行开始，先导入必要的包，然后解析命令行参数。我们在这里只需要一个 --image，这是我们要处理的图像驻留在磁盘上的路径。

然后，我们获取此图像，将其从磁盘加载，然后通过应用灰度转换，使用5 x 5内核进行高斯平滑以及最后进行阈值处理（第14-17行）对其进行预处理。

阈值运算的输出如下所示：

请注意，在应用阈值之后，形状是如何在黑色背景上表示为白色前景。

下一步是使用轮廓检测找到这些白色区域的位置：

在第20行和第21行上调用cv2.findContours会返回与图像上每个白色斑点相对应的轮廓（即轮廓）集。然后，根据我们使用的是OpenCV 2.4、3还是4，第22行获取适当的元组值。

在第25行上，我们开始循环遍历各个轮廓，然后在第27行上计算轮廓区域的图像矩。

在计算机视觉和图像处理中，图像矩通常用于表征图像中对象的形状。这些力矩捕获了形状的基本统计特性，包括对象的面积，质心（即，对象的中心（x，y）坐标），方向以及其他所需的特性。

在这里，我们只对轮廓的中心感兴趣，该轮廓是在第28和29行上计算的。

第32-34行处理：

通过调用cv2.drawContours绘制围绕当前形状的轮廓轮廓。
在形状的坐标（cX，cY）的中心放置一个白色圆圈。
将文字中心写在白色圆圈附近。

2. 查找图像中的形状

我们的目标：检测图像中的黑色形状。

使用cv2.inRange函数实际上很容易检测到这些黑色形状：

# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", help = "path to the image file")
args = vars(ap.parse_args())# load the image
image = cv2.imread(args["image"])# find all the 'black' shapes in the image
lower = np.array([0, 0, 0])
upper = np.array([15, 15, 15])
shapeMask = cv2.inRange(image, lower, upper)# find the contours in the mask
cnts = cv2.findContours(shapeMask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
print("I found {} black shapes".format(len(cnts)))
cv2.imshow("Mask", shapeMask)# loop over the contours
for c in cnts:# draw the contour and show itcv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)

在第16和17行上，我们在BGR颜色空间中定义了上下边界点。请记住，OpenCV以BGR顺序而不是RGB顺序存储图像。

我们的下边界由纯黑色组成，分别为蓝色，绿色和红色通道中的每个指定零。

我们的上限由一个非常深的灰色阴影组成，这次为每个通道指定15。

然后，我们在第18行的上下限范围内找到所有像素。

我们的shapeMask现在看起来像这样：

如您所见，原始图像中的所有黑色形状现在在黑色背景上均为白色。

下一步是检测shapeMask中的轮廓。这也很简单：

我们在第21和22行调用cv2.findContours，指示它找到形状的所有外部轮廓（即边界）。

由于各种版本的OpenCV处理轮廓的方式不同，我们在第23行分析了轮廓。

从那里，我们将找到的轮廓数量打印到控制台。

然后，我们开始在第28行上循环遍历各个轮廓，并在第30行上将形状的轮廓绘制到原始图像上。

3. 查找轮廓中的极点

我将演示如何沿轮廓找到最北，南，东和西（x，y）坐标，就像本博文顶部的图像一样。

尽管这项技能本身并不是天生就有用的，但通常被用作更高级的计算机视觉应用程序的预处理步骤。手势识别就是一个很好的例子。

我们的目标是计算图像中手部轮廓的极限点。

# import the necessary packages
import imutils
import cv2# load the image, convert it to grayscale, and blur it slightly
image = cv2.imread("hand_01.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# threshold the image, then perform a series of erosions +
# dilations to remove any small regions of noise
thresh = cv2.threshold(gray, 45, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh = cv2.erode(thresh, None, iterations=2)
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)# find contours in thresholded image, then grab the largest
# one
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)# determine the most extreme points along the contour
extLeft = tuple(c[c[:, :, 0].argmin()][0])
extRight = tuple(c[c[:, :, 0].argmax()][0])
extTop = tuple(c[c[:, :, 1].argmin()][0])
extBot = tuple(c[c[:, :, 1].argmax()][0])# draw the outline of the object, then draw each of the
# extreme points, where the left-most is red, right-most
# is green, top-most is blue, and bottom-most is teal
cv2.drawContours(image, [c], -1, (0, 255, 255), 2)
cv2.circle(image, extLeft, 8, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(image, extRight, 8, (0, 255, 0), -1)
cv2.circle(image, extTop, 8, (255, 0, 0), -1)
cv2.circle(image, extBot, 8, (255, 255, 0), -1)
# show the output image
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

第2行和第3行导入我们所需的包。然后，我们从磁盘加载示例图像，将其转换为灰度，然后稍微高斯模糊。

第12行执行阈值处理，使我们能够将手部区域与其余图像分开。阈值化后，我们的二进制图像如下所示：

为了检测手的轮廓，我们调用cv2.findContours，然后对轮廓进行排序以找到最大的轮廓，我们假定是手本身（第18-21行）。

在我们沿着轮廓找到极限点之前，重要的是要了解轮廓只是（x，y）坐标的NumPy数组。因此，我们可以利用NumPy函数来帮助我们找到极限坐标。

例如，第24行通过调用x值上的argmin（）并获取与x值关联的整个（x，y）坐标来找到整个轮廓数组c中最小的x坐标（即“西”值）。 argmin（）返回的索引。

同样，第25行使用argmax（）函数在轮廓数组中找到最大的x坐标（即“东”值）。

第26和27行仅对y坐标执行相同的操作，分别为我们提供“北”和“南”坐标。

现在我们有了极端的北，南，东和西坐标，我们可以在图像上绘制它们

4 轮廓排序

根据轮廓的大小/区域对轮廓进行排序，并按照模板按照其他任意标准对轮廓进行排序。
仅使用一个功能就可以从左到右，从右到左，从上到下以及从下到上对轮廓区域进行排序。

# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2def sort_contours(cnts, method="left-to-right"):# initialize the reverse flag and sort indexreverse = Falsei = 0# handle if we need to sort in reverseif method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top":reverse = True# handle if we are sorting against the y-coordinate rather than# the x-coordinate of the bounding boxif method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top":i = 1# construct the list of bounding boxes and sort them from top to# bottomboundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts](cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes),key=lambda b:b[1][i], reverse=reverse))# return the list of sorted contours and bounding boxesreturn (cnts, boundingBoxes)def draw_contour(image, c, i):# compute the center of the contour area and draw a circle# representing the centerM = cv2.moments(c)cX = int(M["m10"] / M["m00"])cY = int(M["m01"] / M["m00"])# draw the countour number on the imagecv2.putText(image, "#{}".format(i + 1), (cX - 20, cY), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.0, (255, 255, 255), 2)# return the image with the contour number drawn on itreturn image# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the input image")
ap.add_argument("-m", "--method", required=True, help="Sorting method")
args = vars(ap.parse_args())# load the image and initialize the accumulated edge image
image = cv2.imread(args["image"])
accumEdged = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8")# loop over the blue, green, and red channels, respectively
for chan in cv2.split(image):# blur the channel, extract edges from it, and accumulate the set# of edges for the imagechan = cv2.medianBlur(chan, 11)edged = cv2.Canny(chan, 50, 200)accumEdged = cv2.bitwise_or(accumEdged, edged)# show the accumulated edge map
cv2.imshow("Edge Map", accumEdged)# find contours in the accumulated image, keeping only the largest
# ones
cnts = cv2.findContours(accumEdged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
orig = image.copy()# loop over the (unsorted) contours and draw them
for (i, c) in enumerate(cnts):orig = draw_contour(orig, c, i)# show the original, unsorted contour image
cv2.imshow("Unsorted", orig)# sort the contours according to the provided method
(cnts, boundingBoxes) = sort_contours(cnts, method=args["method"])# loop over the (now sorted) contours and draw them
for (i, c) in enumerate(cnts):draw_contour(image, c, i)# show the output image
cv2.imshow("Sorted", image)
cv2.waitKey(0)

我们将从导入必要的程序包开始：NumPy用于数值处理，argparse用于解析命令行参数，cv2用于我们的OpenCV绑定。

让我们暂时跳过这些步骤，然后立即跳入定义我们的sort_contours函数，该函数使我们能够对轮廓进行排序，而不必先解析参数，加载图像并执行其他常规过程，而不必从头开始。

实际的sort_contours函数在第7行中定义，并带有两个参数。第一个是cnts，我们要排序的轮廓列表，第二个是sorting方法，它指示我们要对轮廓进行排序的方向（即，从左到右，从上到下等）。

从那里，我们将在第9行和第10行上初始化两个重要的变量。这些变量仅表示排序顺序（升序或降序）以及我们将用于执行排序的边界框的索引（稍后会详细介绍）。我们将初始化这些变量，使其以升序排列，并沿着轮廓的边界框的x轴位置排列。

如果是从右到左或从下到上排序，则需要根据图像中轮廓的位置以降序排序（第13和14行）。

同样，在第18行和第19行，我们检查是从上到下还是从下到上进行排序。如果是这种情况，那么我们需要根据y轴值而不是x轴进行排序（因为我们现在是垂直而非水平排序）。

轮廓的实际排序发生在第23-25行。

我们首先计算每个轮廓的边界框，它只是边界框的起始（x，y）坐标，然后是宽度和高度（因此称为“边界框”）。（第23行）

boundingBoxes使我们能够对实际的轮廓进行排序，我们使用一些Python魔术在第24行和第25行上对两个列表进行了排序。使用此代码，我们可以根据我们提供的标准对轮廓和边界框进行排序。

最后，我们将边界框和轮廓的（现在已排序）列表返回到第28行的调用函数。

在此过程中，让我们继续定义另一个帮助器函数draw_contour。

此函数仅在第33-35行上计算所提供轮廓c的中心（x，y）坐标，然后使用该中心坐标在第38和39行上绘制轮廓ID i。

最后，传入的图像返回到第42行的调用函数。

同样，这只是一个辅助功能，我们将利用它在实际图像上绘制轮廓ID号，以便可视化工作结果。

现在已经完成了辅助功能，让我们将驱动程序代码放置在适当的位置以拍摄实际图像，检测轮廓并对其进行排序。

第45-48行不是很有趣-它们只是解析我们的命令行参数，--image是我们的图像在磁盘上的驻留路径，而--method是我们想要的方向的文本表示。整理轮廓。

从那里，我们将图像从第51行的磁盘上加载下来，并在第52行的边缘图上分配内存。

构造实际的边缘贴图发生在第55-60行，我们在图像的每个蓝色，绿色和红色通道（第55行）上循环，对每个通道略微模糊以消除高频噪声（第58行），执行边缘检测，（第59行），并在第60行上更新累积的边缘贴图。

我们在第63行显示累积的边缘图，如下所示：

如您所见，我们已经检测到图像中乐高积木的实际边缘轮廓。

现在，让我们看看是否可以

（1）找到这些乐高积木的轮廓，

（2）然后对它们进行排序。

很显然，这里的第一步是在67-69行的累积边缘地图图像中找到实际轮廓。我们正在寻找乐高积木的外部轮廓，该轮廓仅与它们的轮廓相对应。

基于这些轮廓，我们现在将结合使用Python排序函数和cv2.contourArea方法根据它们的大小对它们进行排序-这使我们能够根据轮廓的面积（即大小）从最大到最大对它们进行排序。最小（第70行）。

我们采用这些排序的轮廓（就大小而言，而不是位置），在74行上对其进行循环，并使用draw_contour辅助函数在76行上绘制各个轮廓。

该图像然后显示在第78行的屏幕上。

但是，您会注意到，我们的轮廓仅根据其大小进行了排序-并未关注其在图像中的实际位置。

我们在第81行上解决了这个问题，我们在其中调用了自定义sort_contours函数。此方法接受我们的轮廓列表以及排序方向方法（通过命令行参数提供），并对它们进行排序，分别返回已排序的边界框和轮廓的元组。

最后，我们采用这些已排序的轮廓，在其上循环，绘制每个轮廓，最后将输出图像显示在屏幕上（第84-89行）。

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python open-cv 基础知识总结（三）

1. 轮廓中心计算

2. 查找图像中的形状

3. 查找轮廓中的极点

4 轮廓排序

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