OpenCV Python教程：如何绘制和查找轮廓

"怎样绘制轮廓-opencv-python入门教程" 在OpenCV中，轮廓是图像分析中的一个重要概念，尤其在形状分析、物体检测和识别领域。轮廓是一系列连续点的集合，这些点具有相同的颜色或灰度等级。为了有效地提取轮廓，通常需要对图像进行预处理，如二值化。二值化是将图像转化为黑白两色，使得目标物体为白色，背景为黑色，这有助于突出物体的边界。 OpenCV提供了`cv2.findContours()`函数来寻找图像中的轮廓。这个函数需要三个参数：输入图像、轮廓检索模式和轮廓近似方法。返回值包括处理后的图像、轮廓列表以及一个层次结构信息。轮廓列表是一个包含Numpy数组的Python列表，每个数组代表一个轮廓，包含了对象边界点的(x, y)坐标。 要绘制轮廓，可以使用`cv2.drawContours()`函数。该函数需要原始图像、轮廓列表、轮廓索引、颜色和线条厚度作为参数。若将轮廓索引设为-1，则会绘制所有轮廓。以下是一个示例代码，演示了如何从二值图像中找到并绘制轮廓： ```python import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('1024.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制所有轮廓 imag = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3) # 显示图像 while True: cv2.imshow('img', img) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() ``` 在OpenCV中，轮廓不仅可以用于绘制，还可以进一步分析其属性，例如面积、周长、凸包等。轮廓的层次结构信息则可以提供轮廓之间的嵌套关系，这对于处理复杂图像特别有用。 此外，OpenCV库还提供了广泛的图像处理功能，包括图像读取、显示、保存，视频操作，绘图函数，处理鼠标事件，使用滑动条进行颜色调整，基本的图像操作（如算术运算），程序性能检测，颜色空间转换，几何变换，图像阈值，平滑滤波，形态学操作，图像梯度计算，Canny边缘检测，图像金字塔等。这些功能构成了强大的计算机视觉工具箱，使得开发者能够进行复杂的图像分析任务。