圖像輪廓

Contours：輪廓
輪廓是將沒有連著一起的邊緣連著一起。
邊緣檢測檢測出邊緣，邊緣有些未連接在一起。

注意問題
1.對象為二值圖像，首先進行閾值分割或者邊緣檢測。
2.查找輪廓需要更改原始圖像，通常使用原始圖像的一份進行拷貝。
3.在opencv里，是從黑色背景里找白色。因此對象必須是白色，背景為黑色。

方法

cv2.findContours()
cv2.drawContours()
通過cv2.findContours() 查找輪廓在哪里，再通過 cv2.drawContours()將查找的輪廓繪制出來。

contours,hierarchy=cv2.findContours(image,mode,method)
contours：輪廓
hierarchy:圖像的拓撲信息（輪廓層次）（存儲上一個輪廓，父輪廓…）
image：原始圖像
mode:輪廓檢索方式
method:輪廓的近似方法

r=cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness])
r:目標圖像
image:原始圖像
contours: 所有的輸入輪廓邊緣數組
contourIdx ：需要繪制的邊緣索引，如果全部繪制為-1。如果有多個目標，可以繪制第一個目標0，第二個目標1，第三個目標2.。。
color：繪制的顏色，為BGR格式的SCalar
thickness:可選，繪制的密度，即輪廓的畫筆粗細

import cv2 import numpy as np o = cv2.imread('lena256.bmp') gray = cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#BGR-灰度 ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值圖像 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) co=o.copy()#對原始圖像進行繪制 r=cv2.drawContours(co,contours,-1,(0,127,127),4)#co為復制圖像，輪廓會修改原始圖像 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("contours",r) cv2.waitKey()

cv2.cvtColor(input_image, flag)用于顏色空間轉換。
input_image：需要轉換的圖像
flag:轉換類型
cv2.COLOR_BGR2GRAY : BGR -灰度
cv2.COLOR_BGR2RGB:BGR-RGB
cv2.COLOR_BGR2HSV：BGR-HSV
總目錄鏈接：
python3+opencv學習筆記匯總目錄（適合基礎入門學習）

進階版圖像輪廓應用：
opencv進階學習筆記12：輪廓發現和對象測量

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv学习笔记20：图像轮廓的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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