python opencv提取轮廓与抠图

Python中的OpenCV库是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了许多图像处理和分析的功能。其中包括轮廓提取和抠图的功能。

在OpenCV中，可以使用函数`findContours()`来提取图像中的轮廓。该函数接受一个二值化图像作为输入，并返回一个包含所有轮廓点的列表。具体步骤如下：
1. 将图像进行二值化处理，使得背景为黑色（像素值为0），感兴趣的对象为白色（像素值为255）。
2. 使用`findContours()`函数提取轮廓。该函数会修改输入图像，所以需要首先对输入图像进行备份。
3. `findContours()`函数返回两个值：轮廓点的列表和层级信息。我们只需要轮廓点的列表，可以使用索引0来获取。
4. 可以通过绘制轮廓来查看或显示轮廓，使用`drawContours()`函数可以实现该功能。

抠图是将感兴趣的对象从图像中分离出来形成一个新的图像。可以使用OpenCV中的函数`bitwise_and()`来实现抠图。具体步骤如下：
1. 选择一个感兴趣的对象，并使用函数`findContours()`提取其轮廓。
2. 创建一个与原图像尺寸相同的空白图像（全黑）作为抠图结果。
3. 使用函数`drawContours()`将感兴趣的对象轮廓绘制到空白图像上。
4. 使用`bitwise_and()`函数将原图像和抠图结果进行按位与操作，将背景部分变为黑色。可以使用反色操作将背景变为白色。
5. 得到的结果即为抠图后的图像。

总而言之，Python中的OpenCV库提供了丰富的图像处理功能，使用其提供的函数可以轻松实现图像的轮廓提取和抠图操作。

相关问题

opencv提取轮廓与抠图

要使用OpenCV提取轮廓并抠图，需要进行以下步骤：

1. 读取图像。使用`cv2.imread()`函数读取图像，存储为一个numpy数组。

2. 转换为灰度图像。使用`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像。

3. 进行图像滤波。使用`cv2.medianBlur()`或`cv2.GaussianBlur()`函数对图像进行平滑处理，以去除噪声。

4. 进行二值化处理。使用`cv2.threshold()`函数将灰度图像转换为二值图像。

5. 提取轮廓。使用`cv2.findContours()`函数从二值图像中提取轮廓，存储为一个列表。

6. 绘制轮廓。使用`cv2.drawContours()`函数将轮廓绘制到图像上，以便查看。

7. 进行抠图。使用`cv2.fillPoly()`函数将轮廓包围的区域填充为白色，其余区域填充为黑色，得到抠图结果。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行图像滤波
blur = cv2.medianBlur(gray, 5)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(blur, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 提取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 进行抠图
mask = np.zeros_like(thresh)
cv2.fillPoly(mask, contours, 255)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python opencv提取图片轮廓

### 回答1：
使用OpenCV提取图片轮廓的基本步骤如下：

1. 读取图片，转换为灰度图像。

2. 对图像进行二值化处理，将图像转换为黑白图像。

3. 使用cv2.findContours函数查找轮廓。

4. 绘制轮廓。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中cv2.findContours函数的参数含义如下：

- binary：二值化图像。

- cv2.RETR_TREE：轮廓的检索模式，表示提取所有轮廓并建立轮廓间的层级关系。

- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：轮廓的近似方法，表示只保留轮廓的端点。

绘制轮廓使用的是cv2.drawContours函数，其中参数含义如下：

- img：要绘制轮廓的图像。

- contours：要绘制的轮廓。

- -1：表示绘制所有轮廓。

- (0, 0, 255)：轮廓的颜色，这里为红色。

- 2：轮廓的宽度。

### 回答2：
Python中的OpenCV库是一个用于图像处理和计算机视觉任务的强大工具。要提取图像的轮廓，我们可以使用OpenCV中的findContours函数。

首先，我们需要导入必要的库：
import cv2
import numpy as np

然后，我们读取图像，并将其转换为灰度图像：
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们需要对图像进行阈值处理，以便更好地分离图像的前景和背景。我们可以使用cv2.threshold函数来实现：
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

然后，我们可以使用cv2.findContours函数来提取图像的轮廓：
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

findContours函数返回两个值：轮廓列表和层次结构。在这里，我们只关心轮廓列表。第一个参数是输入图像，第二个参数是轮廓检测模式，第三个参数是轮廓逼近方法。

最后，我们可以使用cv2.drawContours函数在图像上绘制提取到的轮廓：
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

drawContours函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是轮廓列表，第三个参数是轮廓索引（-1表示绘制所有轮廓），第四个参数是轮廓的颜色，第五个参数是轮廓的线宽。

最后，我们可以显示处理后的图像：
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用Python和OpenCV提取图像轮廓的基本步骤。通过调整阈值和使用不同的轮廓逼近方法，可以实现更复杂的轮廓提取。