Python OpenCV：二值图像轮廓与中心点提取示例

在本文档中，我们将深入探讨如何使用Python和OpenCV（Open Source Computer Vision Library）来处理二值图像并提取轮廓以及计算轮廓的中心点坐标。首先，作者导入了必要的库函数，如`cv2.imread`用于读取图像，`cv2.findContours`用于寻找轮廓，`cv2.RETR_EXTERNAL`参数确保只获取外部轮廓，而`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`则用于简化轮廓表示。 代码的关键步骤如下： 1. **读取二值图像**：通过`cv2.imread`函数加载图像，并将其彩色通道限制为灰度，只保留第一通道（通常是用于二值处理的结果）。 2. **找到轮廓**：调用`cv2.findContours`函数，传入二值图像和上面提到的轮廓查找参数。这里假设图像只有一个轮廓（`len(contours)!=1`），如果不是，则跳过处理。 3. **计算轮廓特征**：使用`cv2.moments`函数计算第一条轮廓（`contours[0]`）的矩（Moments），矩包含了关于图像区域内像素位置和数量的重要统计信息，包括中心点坐标。 4. **确定中心点坐标**：矩的“m10”和“m00”元素可以用来计算中心点的x和y坐标，通过除以“m00”以保持单位的一致性，然后将结果转换为整数类型。 5. **绘制图像**：创建一个新的全黑图像`image`，使用`cv2.drawContours`将找到的轮廓描绘出来，并设置填充颜色。同时，利用计算出的中心点坐标，使用`cv2.circle`在新图像上画出一个圆圈，半径为7像素，颜色为128。 6. **保存结果**：最后，使用`cv2.imwrite`将处理后的图像保存为"1.png"。 这段代码提供了一个实用的方法，帮助用户理解和操作二值图像中的轮廓，这对于图像分析、目标检测或物体识别等应用场景非常有用。通过这个例子，读者可以学习到如何在Python和OpenCV环境下进行基本的图像处理和特征提取。