基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序
时间：2023-03-02 09:34:34 | 栏目：Python代码 | 点击：次
1 引言
在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示:
本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果.
2 栗子
2.1 读取图像
首先,我们来读取图像,并得到其边缘检测图,代码如下:
image = cv2.imread(args['image'])
accumEdged = np.zeros(image.shape[:2], dtype='uint8')
for chan in cv2.split(image):
chan = cv2.medianBlur(chan, 11)
edged = cv2.Canny(chan, 50, 200)
accumEdged = cv2.bitwise_or(accumEdged, edged)
cv2.imshow('edge map', accumEdged)
运行结果如下:
左侧为原图,右侧为边缘检测图.
2.2 获取轮廓
opencv-python中查找图像轮廓的API为：findContours 函数,该函数接收二值图像作为输入，可输出物体外轮廓、内外轮廓等等.
代码如下:
cnts = cv2.findContours(accumEdged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = grab_contours(cnts)
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:5]
orig = image.copy()
# unsorted
for (i, c) in enumerate(cnts):
orig = draw_contour(orig, c, i)
cv2.imshow('Unsorted', orig)
cv2.imwrite("./Unsorted.jpg", orig)
运行结果如下:
需要注意的是,在OpenCV2.X版本,函数findContours返回两个值,
函数声明如下:
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
但是在OpenCV3以上版本,该函数的声明形式如下:
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
所以为了适配两种模式,我们实现函数grab_contours 来根据不同的版本,选择对应的返回轮廓的下标位置,
代码如下:
def grab_contours(cnts): # if the length the contours tuple returned by cv2.findContours # is '2' then we are using either OpenCV v2.4, v4-beta, or # v4-official if len(cnts) == 2: cnts = cnts[0] # if the length of the contours tuple is '3' then we are using # either OpenCV v3, v4-pre, or v4-alpha elif len(cnts) == 3: cnts = cnts[1] return cnts
2.3 轮廓排序
通过上述步骤,我们得到了图像中的所有物体的轮廓,接下来我们定义函数sort_contours函数来实现对轮廓进行排序操作,该函数接受method参数来实现按照不同的次序对轮廓进行排序,比如从左往右,或者从右往左.
代码如下:
def sort_contours(cnts, method='left-to-right'): # initialize the reverse flag and sort index reverse = False i = 0 # handle if sort in reverse if method == 'right-to-left' or method == 'bottom-to-top': reverse = True # handle if sort against y rather than x of the bounding box if method == 'bottom-to-top' or method == 'top-to-bottom': i = 1 boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return (cnts, boundingBoxes)
上述代码的核心思想为先求出每个轮廓的外接矩形框,然后通过对外接框按照x或y坐标排序进而来实现对轮廓的排序.
调用代码如下:
# sorted
(cnts, boundingboxes) = sort_contours(cnts, method=args['method'])
for (i, c) in enumerate(cnts):
image = draw_contour(image, c, i)
cv2.imshow('Sorted', image)
cv2.waitKey(0)
运行结果如下:
2.4 其他结果
利用上述代码,我们也可以实现从左往右的排序,如下所示:
3 总结
本文利用OpenCV实现了对物体轮廓按指定顺序进行排序的功能,并给出了完整的代码示例.