【OpenCv基础】第四十三讲 查找和绘制图片轮廓矩.zip

在OpenCV库中，查找和绘制图片轮廓是计算机视觉领域中的基本操作，广泛应用于图像处理、模式识别和人工智能。本讲主要围绕如何使用OpenCV在Python中实现这一功能，通过实例来深入理解这一过程。 我们需要了解OpenCV库的核心概念——边缘检测。边缘检测是寻找图像中亮度变化剧烈的点，它是图像分割的第一步，有助于提取出图像的关键特征。常见的边缘检测算法有Canny、Sobel、Laplacian等。在OpenCV中，我们可以使用`cv2.Canny()`函数进行Canny边缘检测。 接着，我们将关注轮廓的查找。在找到边缘后，我们可以通过轮廓查找算法找到连续的像素点，这些点构成了图像中的形状。在OpenCV中，`cv2.findContours()`函数用于实现这个功能。它返回一个包含轮廓的列表，以及一个表示轮廓层次结构的二维数组。注意，由于OpenCV版本差异，调用此函数时可能需要调整参数顺序。 绘制轮廓是将找到的边缘以图形形式显示出来。我们可以使用`cv2.drawContours()`函数，它接受图像、轮廓列表、轮廓索引（可选，用于绘制特定轮廓）、颜色和线宽作为参数。这使得我们能够直观地看到图像中的形状。 以下是一个简单的代码示例，展示如何查找并绘制图像轮廓： ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('input_image.jpg') # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制轮廓 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Contours', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中，`cv2.RETR_EXTERNAL`参数确保我们只获取最外层的轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`则用于压缩水平、垂直和平行于图像边缘的轮廓点，减少内存占用。 此外，OpenCV还提供了其他与轮廓相关的函数，如`cv2.contourArea()`计算轮廓面积，`cv2.boundingRect()`获取轮廓的边界框，`cv2.minEnclosingCircle()`找到最小包围圆等，这些工具在实际应用中非常有用，例如物体检测、形状识别等场景。 掌握OpenCV中的轮廓查找和绘制是计算机视觉初学者的重要一步。通过不断的实践和学习，你可以运用这些技能解决更复杂的问题，如在自动驾驶、机器人视觉等领域实现目标检测和跟踪。