Python-OpenCV中的图像处理-图像轮廓

轮廓

什么是轮廓

轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。
• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。
• 在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。

查找轮廓

函数 cv2.findContours() 有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个 Python列表，其中存储这图像中的所有轮廓。每一个轮廓都是一个 Numpy 数组，包含对象边界点（ x， y）的坐标。

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.CHAIN_APPROX_NONE:储存所有的边界点（点数很多）
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：储存所有的近似直线点（点数很少）

绘制轮廓

函数 cv2.drawContours() 可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个 Python 列表。第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为 -1 时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度等。

• 绘制所有轮廓 image = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
• 绘制指定轮廓 image = cv2.drawContours(img, contours, 0, (0, 255, 0), 3)

import numpy as np
import cv2# 轮廓：连着边界连续的点连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。
# 轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。# 1.为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或Canny边界检测。
# 2.查找轮廓的函数会修改元素图像。
# 3.在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。# cv2.findContours() # 查找轮廓
# cv2.drawContours() # 绘制轮廓img = cv2.imread('./resource/image/opencv-logo2.png')
imgcp = cv2.imread('./resource/image/opencv-logo2.png')
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# contours 轮廓
# hierarchy 层次# image = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 绘制所有轮廓
image = cv2.drawContours(img, contours, 3, (0, 255, 0), 3) # 绘制第4个轮廓
print(cv2.getVersionString())
print(type(contours))
print(len(contours))
cv2.imshow('img', imgcp)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

轮廓特征

• 查找轮廓的不同特征：矩、面积、周长（也叫弧长）、重心、边界框等

图像的矩

• 在图像处理、计算机视觉和相关领域，图像矩是图像像素强度的某个特定的加权平均值（矩），或者是这种矩的函数，通常被选择为具有某种吸引人的特性或解释。图像矩在分割后对描述物体很有用。通过图像矩找到的图像的简单属性包括面积（或总强度）、其中心点和关于其方向的信息。
• 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等。
• 函数cv2.moments()计算得到矩，返回一个字典。
  根据矩值可以计算对象的重心：
  $$C_x=\frac{M_{10}}{M_{00}},C_y=\frac{M_{01}}{M_{00}}$$

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 矩：图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等
# cv2.moments() 计算得到矩，以一个字典形式返回# 读取图像
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/box2.png', cv2.IMREAD_COLOR)
img1 = img.copy()
gray = cv2.imread('./resource/opencv/image/box2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 阀值处理
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找所有轮廓
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print('找到轮廓数:',len(contours))# 计算轮廓索引为0的图像矩
cnt = contours[0]
M = cv2.moments(cnt)
print('moments()计数结果M:',M)# 计算重心（质点）
#根据这些矩值计算出对象的重心：
# Cx = M10/M00
# Cy = M01/M00
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
print(cx,cy)# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img1, contours, 0, (0, 255, 0), 2)# 绘制质点
cv2.circle(img1, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), -1)plt.subplot(121), plt.imshow(img)
plt.subplot(122), plt.imshow(img1)
plt.show()

程序运行结果：
找到轮廓数: 1
moments()计数结果M: {‘m00’: 10032.0, ‘m10’: 1294128.0, ‘m01’: 1284096.0, ‘m20’: 177807168.0, ‘m11’: 165648384.0, ‘m02’: 170838272.0, ‘m30’: 25740205920.0, ‘m21’: 22759317504.0, ‘m12’: 22038137088.0, ‘m03’: 23524638720.0, ‘mu20’: 10864656.0, ‘mu11’: 0.0, ‘mu02’: 6473984.0, ‘mu30’: 0.0, ‘mu21’: 0.0, ‘mu12’: 0.0, ‘mu03’: 0.0, ‘nu20’: 0.10795454545454546, ‘nu11’: 0.0, ‘nu02’: 0.06432748538011696, ‘nu30’: 0.0, ‘nu21’: 0.0, ‘nu12’: 0.0, ‘nu03’: 0.0}
质点: 129 128

下图红色圆点是质点，绿色框是轮廓：

轮廓面积

• 轮廓的面积可以使用函数 cv2.contourArea() 计算得到，也可以使用矩
  （ 0 阶矩）， M[‘m00’]。
• area = cv2.contourArea(cnt)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('./resource/opencv/image/box2.png', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnt = contours[0]
M = cv2.moments(cnt)
area = cv2.contourArea(cnt)
print(cnt)
print(area)
print(M['m00'])

[[[ 72 84]]
[[ 72 172]]
[[186 172]]
[[186 84]]]
10032.0
10032.0

轮廓周长（弧长）

• 也被称为弧长。可以使用函数 cv2.arcLength() 计算得到。这个函数的第二参数可以用来指定对象的形状是闭合的（ True），还是打开的（一条曲线）。
• perimeter = cv2.arcLength(cnt,True)

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./resource/opencv/image/box2.png', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 第一个参数轮廓，第二次参数形状闭合的（True）,还是打开的一条曲线
perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True)
print(perimeter) #404.0

轮廓近似

• 将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状，新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定。使用的Douglas-Peucker算法，维基百科获得更多此算法的细节。
• 假设要在一幅图像中查找一个矩形，但是由于图像的种种原因，我们不能得到一个完美的矩形，而是一个“坏形状”。现在你就可以使用这个函数来近似这个形状（）了。
• epsilon = 0.1*cv2.arcLength(cnt,True)
  approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('./resource/opencv/image/approx2.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
img_draw1 = img.copy()
img_draw2 = img.copy()gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# epsilon=10%
epsilon01 = 0.1 * cv2.arcLength(contours[0], True)
# epsilon=1%
epsilon001  = 0.01 * cv2.arcLength(contours[0], True)
approx_01 = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon01, True)
approx_001 = cv2.approxPolyDP(contours[0], epsilon001, True)cv2.drawContours(img_draw1, approx_01, -1, (0, 0, 255), 5)
cv2.drawContours(img_draw2, approx_001, -1, (0, 0, 255), 5)plt.subplot(131), plt.imshow(img), plt.title('original')
plt.subplot(132), plt.imshow(img_draw1), plt.title('epsilon=10%')
plt.subplot(133), plt.imshow(img_draw2), plt.title('epsilon=1%')
plt.show()

凸包

• 凸包与轮廓近似相似，但不同，虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。
• 函数 cv2.convexHull() 可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷，并能纠正缺陷。
  hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]])
  参数：
  points:传入的轮廓
  hull：输出，通常不需要
  clockwise：方向标志，True:输出的凸包是顺时针方向，False：逆时针方向。
  returnPoints:默认值为True：返回凸包上点的坐标。False:返回与凸包点对应的轮廓上的点。
• 获取凸包：hull = cv2.convexHull(cnt)
• 一般来说，凸性曲线总是凸出来的，至少是平的。如果有地方凹进去了就被叫做凸性缺陷。例如下图中的手。红色曲线显示了手的凸包，凸性缺陷被双箭头标出来了。
  

凸性检测

• cv2.isContourConvex() 可以可以用来检测一个曲线是不是凸
  的。它只能返回 True 或 False。k = cv2.isContourConvex(cnt)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# img = cv2.imread('./resource/opencv/image/Back_Projection_Theory2.jpg')
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/shape.jpg')gray = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# (ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
# thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 2)# 查找轮廓
(contours, his) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)hull_img = img.copy()
for i in range(len(contours)):hull = cv2.convexHull(contours[i])isConvex = cv2.isContourConvex(contours[i])print(hull)print(isConvex)# 绘制凸包cv2.drawContours(hull_img, hull, -1, (0, 255, 0), 2)# 绘制轮廓
contours = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, (255, 0, 0), 2)plt.subplot(231), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('img'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(232), plt.imshow(cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('gray'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(233), plt.imshow(cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('thresh'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(234), plt.imshow(cv2.cvtColor(contours, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('contours'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(235), plt.imshow(cv2.cvtColor(hull_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('convex'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

边界矩形

边界矩形有两类：

• 直边界矩形
• 旋转边界矩形

直边界矩形

• 直边界矩形：一个直矩形（就是没有旋转的矩形）。它不会考虑对象是否旋转。所以边界矩形的面积不是最小的。可以使用函数
• cv2.boundingRect() 函数获取直边界矩形。（ x， y）为矩形左上角的坐标，（ w， h）是矩形的宽和高。
  x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
  img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

旋转边界矩形（最小面积矩形）

• 旋转的边界矩形：这个边界矩形是面积最小的，因为它考虑了对象的旋转。
• cv2.minAreaRect()函数获取旋转边界矩形。返回的是一个 Box2D 结构，其中包含矩形中心点坐标（ x， y），矩形的宽和高（ w， h），以及旋转角度。
  (center(x,y), (width, height), angle of rotation) = cv2.minAreaRect(points)
• cv2.boxPoints() 函数获取旋转边界矩形的 4 个角点。
  [[x1, y1],[x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]] = cv2.boxPoints(points)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 轮廓边界矩形 分为两种：直边界矩形、旋转边界矩形# 读取图像
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/boundrect.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
draw = img.copy()# 转为灰度并二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 获取直边界矩形
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[0])
print(x,y,w,h)
# 绘制直边界矩形
draw = cv2.rectangle(draw, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)# 获取旋转边界矩形 获取Box2D结构 (center(x,y), (width, height), angle of rotation)
box2d = cv2.minAreaRect(contours[0])
print(box2d)
# 获取Box2D矩形4个角点坐标，[[x1, y1],[x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]]
boxpoints = cv2.boxPoints(box2d)
print(boxpoints)
boxpoints = np.int32(boxpoints)
print(boxpoints[0])# 画 旋转边界矩形4个角点
draw = cv2.circle(draw, tuple(boxpoints[0]) , 3, (255, 0, 0), 2)
draw = cv2.circle(draw, tuple(boxpoints[1]) , 3, (255, 0, 0), 2)
draw = cv2.circle(draw, tuple(boxpoints[2]) , 3, (255, 0, 0), 2)
draw = cv2.circle(draw, tuple(boxpoints[3]) , 3, (255, 0, 0), 2)# 画 旋转边界矩形 矩形框
draw = cv2.line(draw, tuple(boxpoints[0]), tuple(boxpoints[1]), (0, 0, 255), 2)
draw = cv2.line(draw, tuple(boxpoints[1]), tuple(boxpoints[2]), (0, 0, 255), 2)
draw = cv2.line(draw, tuple(boxpoints[2]), tuple(boxpoints[3]), (0, 0, 255), 2)
draw = cv2.line(draw, tuple(boxpoints[3]), tuple(boxpoints[0]), (0, 0, 255), 2)plt.subplot(131), plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('original')
plt.subplot(132), plt.imshow(cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('gray')
plt.subplot(133), plt.imshow(cv2.cvtColor(draw, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title('draw')
plt.show()

下图"draw"标题的图片绿色矩形是轮廓的直边界矩形，红色矩形是轮廓的旋转边界矩形（最小面积矩形），蓝色的4个点是旋转边界矩形的四个角点：

最小外接圆

• 能包括对象所有的圆中面积最小的一个。
• cv2.minEnclosingCircle() 获取最小外接圆
  (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt# 读取图像
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/boundrect.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 转为灰度并二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找对象轮廓
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 根据轮廓查找对象最小外接圆
(x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0])
print((x,y), radius)# 画 对象最小外接圆
img = cv2.circle(img, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 0, 255), 1)# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最小外接三角

• 能包括对象所有的三角形中面积最小的一个。
• cv2.minEnclosingTriangle()：返回 area, [[[x1, y1]],[[x2, y2]], [[x3, y3]]]
  area, triangle = cv2.minEnclosingTriangle(points)

import numpy as np
import cv2# 读取图像
img = cv2.imread('./resource/opencv/image/boundrect.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 转为灰度并做二值化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 根据轮廓获取对象的最小外接三角， area, [[[x1, y1]],[[x2, y2]], [[x3, y3]]]
area, triangle = cv2.minEnclosingTriangle(contours[0])
print(area)
print(triangle)# 最小外接三角的3个角点坐标转为整型（获取到的是浮点型，不能用于图形绘制）
triangle = np.int32(triangle)
print(triangle[0][0])
print(triangle[1][0])
print(triangle[2][0])# 绘制最小外接三角
img = cv2.line(img, tuple(triangle[0][0]), tuple(triangle[1][0]), (0, 0, 255), 2)
img = cv2.line(img, tuple(triangle[1][0]), tuple(triangle[2][0]), (0, 0, 255), 2)
img = cv2.line(img, tuple(triangle[2][0]), tuple(triangle[0][0]), (0, 0, 255), 2)# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

椭圆拟合

• cv2.ellipse()，返回值其实就是旋转边界矩形的内切圆

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./resource/opencv/image/boundrect.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)(contuors, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)ellipse1 = cv2.fitEllipse(contuors[0])
ellipse2 = cv2.fitEllipseAMS(contuors[0])
ellipse3 = cv2.fitEllipseDirect(contuors[0])
print(ellipse1)
print(ellipse2)
print(ellipse3)img = cv2.ellipse(img, ellipse1, (255, 0, 0), 3)
img = cv2.ellipse(img, ellipse2, (0, 255, 0), 2)
img = cv2.ellipse(img, ellipse3, (0, 0, 255), 1)cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

直线拟合

• 根据一组点拟合出一条直线，同样也可以为图像中的白色点拟合出一条直线。

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./resource/opencv/image/boundrect.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)(contuors, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 获取并绘制 直线拟合，直接绘制获取的坐标只有一半的线段
L = cv2.fitLine(contuors[0], cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
L = np.int32(L)
img = cv2.line(img, (L[0][0], L[1][0]), (L[2][0], L[3][0]), (0, 0, 255), 2)# 获取并绘制 计算出整幅图的直线拟合线
rows, cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(contuors[0], cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
img = cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

轮廓的性质

长宽比

边界矩形的长宽比：
$$AspectRation=\frac{Width}{Height}$$
x,y,w,h = cv2.boundingRect(points)
aspect_ratio = float(w)/h

轮廓面积与边界矩形面积的比(Extent)

轮廓面积与边界矩形面积的比：
$$Extent=\frac{ObjectArea}{BoundingRectangleArea}$$

area = cv2.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area

轮廓面积与凸包面积的比(Solidity)

轮廓面积与凸包面积的比:
$$Solidity=\frac{ContourArea}{ConvexHullArea}$$

area = cv2.contourArea(cnt)
hull = cv2.convexHull(cnt)
hull_area = cv2.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area

与轮廓面积相等的圆形的直径(Equivalent Diameter)

与轮廓面积相等的圆形的直径:
$$EquivalentDiameter=\sqrt{\frac{4\ast ContourArea}{\pi }}$$

area = cv2.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)

轮廓对象的方向

• (x,y),(MA,ma),angle = cv2.fitEllipse(cnt)
• 返回中心坐标，长轴和短轴的长度，对象的方向。

轮廓的掩模和像素点

有时我们需要构成对象的所有像素点：

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
这里一定要使用参数-1, 绘制填充的的轮廓
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
或
pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)

最大值和最小值及它们的位置

可以使用掩模图像得到这些参数：

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(imgray,mask = mask)

平均颜色及平均灰度

可以使用相同的掩模求一个对象的平均颜色或平均灰度:

mean_val = cv2.mean(im,mask = mask)

对象轮廓的极点

• 一个对象最上面，最下面，最左边，最右边的点。

leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

轮廓的凸缺陷

• cv.convexityDefect()以帮助我们找到凸缺陷。函数调用如下：
  hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
  defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull)
  它会返回一个数组，其中每一行包含的值是 [起点，终点，最远的点，到最远点的近似距离]。我们可以在一张图上显示它。我们将起点和终点用一条绿线连接，在最远点画一个圆圈，要记住的是返回结果的前三个值是轮廓点的索引。所以我们还要到轮廓点中去找它们。

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./resource/opencv/image/shape.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]hull = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull)for i in range(defects.shape[0]):s,e,f,d = defects[i, 0]start = tuple(cnt[s][0])end = tuple(cnt[e][0])far = tuple(cnt[f][0])cv2.line(img, start, end, [0, 255, 0], 2)cv2.circle(img, far, 5, [0, 0, 255], -1)cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

点到轮廓的最短距离

求解一个点到轮廓的最短距离：

• dist = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (20, 20), True)
  measureDist=True,返回结果：
  小于零：点在轮廓外部。
  等于零：点在轮廓线上。
  大于零：点在轮廓内部。
• stat = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (20, 20), False)
  measureDist=False,返回结果：
  -1：点在轮廓外部
  0：点在轮廓线上。
  1：点在轮廓内部。

import numpy as np
import cv2img = cv2.imread('./resource/opencv/image/shape.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)(ret, thresh) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(contours, hierarchy) = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 求解图像中的一个点到一个对象轮廓的最短距离。
# 小于零：点在轮廓外部。
# 等于零：点在轮廓线上。
# 大于零：点在轮廓内部。
dist = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (20, 20), True)#-1：点在轮廓外部
# 0：点在轮廓线上。
# 1：点在轮廓内部。
stat = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (20, 20), False)print(dist)
print(stat)

形状匹配

• match = cv2.matchShapes(cntA, cntB, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
  返回值越小表示两个图形越相似。

有3中匹配方法：

1. cv2.CONTOURS_MATCH_I1
2. cv2.CONTOURS_MATCH_I2
3. cv2.CONTOURS_MATCH_I3

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('./resource/opencv/image/matchshapesA.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
imgA = cv2.imread('./resource/opencv/image/matchshapesA.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
imgB = cv2.imread('./resource/opencv/image/matchshapesB.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
imgC = cv2.imread('./resource/opencv/image/matchshapesC.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayA = cv2.cvtColor(imgA, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(imgB, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayC = cv2.cvtColor(imgC, cv2.COLOR_BGR2GRAY)(ret, th) = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(retA, thA) = cv2.threshold(grayA, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(retB, thB) = cv2.threshold(grayB, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
(retC, thC) = cv2.threshold(grayC, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)(contours, hierarchy) = cv2.findContours(th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
(contoursA, hierarchyA) = cv2.findContours(thA, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
(contoursB, hierarchyB) = cv2.findContours(thB, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
(contoursC, hierarchyC) = cv2.findContours(thC, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cnt = contours[0]
cntA = contoursA[0]
cntB = contoursB[0]
cntC = contoursC[0]m1 = cv2.matchShapes(cnt, cntA, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
m2 = cv2.matchShapes(cnt, cntB, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)
m3 = cv2.matchShapes(cnt, cntC, cv2.CONTOURS_MATCH_I1, 0.0)# 程序运行结果
print(m1) # A与A的匹配度：0.0
print(m2) # A与B的匹配度：0.010547834665352251
print(m3) # A与C的匹配度：0.3313932685758914

从结果可以看出两个图形越相似值就越小，计算结果和图形的旋转相关性小，和图形的形状差异相关性大：

轮廓的层次结构

(contours, hierarchy) = cv2.findContours(th, mode, method)
轮廓的检索模式mode有如下几种：

• cv2.RETR_LIST：只是提取所有的轮廓，而不去创建任何父子关系。换句话说就是“人人平等”，所有轮廓属于同一级组织轮廓。

• cv2.RETR_TREE：返回所有轮廓，并且创建一个完整的组织结构列表。它甚至会告诉你谁是爷爷，爸爸，儿子，孙子等。

• cv2.RETR_CCOMP：返回所有的轮廓并将轮廓分为两级组织结构。

• cv2.RETR_EXTERNAL：只会返回最外边的的轮廓，所有的子轮廓都会被忽略掉。

• 不管层次结构是什么样的，每一个轮廓都包含自己的信息：谁是父，谁是子等。 OpenCV 使用一个含有四个元素的数组表示。 [Next， Previous，First_Child， Parent]。

• Next 表示同一级组织结构中的下一个轮廓。以下图中的轮廓 0 为例，轮廓 1 就是他的 Next。同样，轮廓 1 的 Next是 2， Next=2。那轮廓 2 呢？在同一级没有 Next。这时 Next=-1。而轮廓 4 的 Next为 5，所以它的 Next=5。

• Previous 表示同一级结构中的前一个轮廓。与前面一样，轮廓 1 的 Previous 为轮廓 0，轮廓 2 的 Previous 为轮廓 1。轮廓 0 没有 Previous，所以 Previous=-1。

• First_Child 表示它的第一个子轮廓。没有必要再解释了，轮廓 2 的子轮廓为 2a。所以它的 First_Child 为2a。那轮廓 3a 呢？它有两个子轮廓。但是我们只要第一个子轮廓，所以是轮廓 4（按照从上往下，从左往右的顺序排序）。

• Parent 表示它的父轮廓。与 First_Child 刚好相反。轮廓 4 和 5 的父轮廓是轮廓 3a。而轮廓 3a的父轮廓是 3。

轮廓的层次结构，比如轮廓之间的父子关系：

在这幅图像中，给这几个形状编号为 0-5。 2 和 2a 分别代表最外边矩形
的外轮廓和内轮廓。在这里边轮廓 0， 1， 2 在外部或最外边。我们可以称他们为（组织结构）0 级，简单来说就是他们属于同一级。