cv2.findContours()函数学习

一、轮廓检测

• cv2.findContours()函数
  用来查找检测物体的轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)

• image：输入图像
• mode：轮廓的模式。
  cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓；
  cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系；
  cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上一层为外边界，内层为内孔的边界。如果内孔内还有连通物体，则这个物体的边界也在顶层；
  cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
• method：轮廓的近似方法。
  cv2.CHAIN_APPROX_NOME存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1；
  cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向、垂直方向、对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需要4个点来保存轮廓信息；
  cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，cv2.CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS
• contours：返回的轮廓
• hierarchy：每条轮廓对应的属性

注意：cv2.findContours()函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图。

二、轮廓的绘制

• OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=None, hierarchy=None, maxLevel=None, offset=None)

• 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓；
• 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list。
• 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，
  如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。
  后面的参数很简单。其中color：线的颜色（0，0，255）表示红色；（255，0，0）表示蓝色；
  thickness表明轮廓线的宽度，如果是-1（cv2.FILLED），则为填充模式。

三、示例

import numpy as np
import cv2

kernel = np.ones((1, 5), np.uint8)
img = cv2.imread("D:\\mytest.jpg")  
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)  
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, anchor=(2, 0), iterations=5)
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  
cv2.drawContours(img,contours,-1,(255,0,0),3)  
cv2.imshow("img", img)  
cv2.waitKey(0)  

四、资料

「岁月蹉跎的一杯酒」的博客：
https://blog.csdn.net/weixin_44690935/article/details/109008946