OpenCV-Python实现轮廓拟合_Python

前言

什么是轮廓？

轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 canny 边界检测。
查找轮廓的函数会修改原始图像。如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话，你应该将原始图像存储到其他变量中。
在 opencv 中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。

在计算轮廓时，可能并不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形。比如矩形其实都是差不多的轮廓，都是长宽不相等且平行的四边形，那么只要提供一个近似的轮廓，我们就可以区分形状。

在opencv中，它给我们提供了cv2.boundingrect()函数来绘制轮廓的矩形边界，其完整定义如下：

				?

									def boundingrect(array):

array：前面已经介绍过，array是一个灰度图像，或者轮廓。

该函数返回3个值时，是矩形边界的左上角顶点的坐标值以及矩形边界的宽与高。返回4个值时，是矩形左上角顶点的x坐标，y坐标，以及宽高。

绘制椭圆的矩形边界

现在，我们还是使用前面的一张椭圆图形，如下图所示：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

得到图形之后，我们使用上面的函数，计算该图像轮廓的4值，代码如下：

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("26_1.jpg")

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img1, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									x, y, w, h = cv2.boundingrect(contours[0])

									print(x, y, w, h)

运行之后，控制台输出如下内容：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

这里我们得到了椭圆的矩形左上角坐标为（53，120），其宽高分别为272与84。

既然我们已经得到了其矩形边界的坐标以及宽高，那么我们可以开始绘制其矩形边界。前面提取轮廓绘制用的是cv2.drawcontours()函数，这里同样也是。

代码如下：

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread("26_1.jpg")

									cv2.imshow("img1",img)

									# 转换为灰度图像

									gray= cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									x, y, w, h = cv2.boundingrect(contours[0])

									rect=np.array([[[x,y],[x+w,y],[x+w,y+h],[x,y+h]]])#1

									cv2.drawcontours(img,[rect],-1,(255,255,255),2)#1

									cv2.imshow("img2",img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，其椭圆的矩形边界就被我们标记出来了，效果如下：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

当然，这里我们还可以使用另一个函数cv2.rectangle()来绘制矩形边界，值需要更换上面代码中注释1的两个代码，具体如下所示：

				?

									cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255,255),2)

最小包围矩形框

在opencv中，它还提供了cv2.minarearect()来绘制最小包围矩形框，其完整定义如下：

				?

									def minarearect(points):

其中points参数是轮廓，返回值为矩形特征信息，包括矩形的中心（x,y），宽高，以及旋转角度。

特别注意，minarearect函数的返回值并不能直接代入drawcontours()函数中。因此，我们必须将其转换为符合要求的结构才能接着操作。通过cv2.boxpoint()函数就可以转换为符合drawcontours()的结构参数。

还是上面那张图，不过我们用旋转后的椭圆原图，代码如下：

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread("26_4.jpg")

									cv2.imshow("img1",img)

									# 转换为灰度图像

									gray= cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									rect= cv2.minarearect(contours[0])

									print(rect)

									points=cv2.boxpoints(rect)

									print(points)

									points=np.int0(points)

									print(points)

									cv2.drawcontours(img,[points],0,(255,255,255),2)

									cv2.imshow("img2",img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，图像效果以及控制台的输出信息如下：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

这里我们可以清楚的看到minarearect()函数返回值的转换过程。先通过boxpoints()函数转换为drawcontours()函数能接受的参数格式，然后通过取整转换为具体的像素坐标值。

最小包围圆形框

既然有最小包围矩形框，那么一定就有最小包围圆形框。在opencv中，它给我们提供cv2.minenclosingcircle()函数来绘制最小包围圆形框。

函数的完整定义如下：

				?

									def minenclosingcircle(points):

这里的参数与上面的points参数一致，但是其返回值并不相同，毕竟绘制圆形肯定与绘制矩形的参数肯定不一样。

它有两个返回值，一个是圆形的中心坐标（x,y），一个是圆形的半径r。下面，我们直接来绘制上面椭圆的最小包围圆形框。具体代码如下所示：

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread("26_4.jpg")

									cv2.imshow("img1", img)

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									(x, y), r = cv2.minenclosingcircle(contours[0])

									center = (int(x), int(y))

									r = int(r)

									cv2.circle(img, center, r, (255, 255, 255), 2)

									cv2.imshow("img2", img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，效果如下所示：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

最优拟合椭圆

在opencv中，它给我们提供了cv2.fitellipse()函数绘制最优拟合椭圆。其完整的定义如下：

				?

									def fitellipse(points):

其中points参数与前文一致，而它的返回值是rotatedrect类型，这是因为该函数返回的是拟合椭圆的外接矩形，包括矩形的质心，宽高，旋转角度等信息，这些信息正好与椭圆的中心点，轴长度，旋转角度一致。

下面，我们来使用该函数绘制最优拟合椭圆，这里我们选取如上图所示的一张矩形图。具体代码如下：

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("27.jpg")

									cv2.imshow("img1", img)

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									ellipse = cv2.fitellipse(contours[0])

									cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 0, 255), 3)

									cv2.imshow("img2", img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，效果如下所示：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

最优拟合直线

在opencv中，它还提供了cv2.fitline()函数绘制最优拟合直线，其完整定义如下：

				?

									def fitellipse(points):

points：与前文一样，是轮廓

disttype：距离类型。拟合直线时，要使输入点到拟合直线的距离之和最小。详细参数定义参考开发文档，这里不在赘述。

param：距离参数，与所选距离类型有关。当该参数为0时，自动选择最优值。

reps：用于表示拟合直线所需要的径向精度，通常该值被设定为0.01

aeps：用于表示拟合直线所需要的角度精度，通常该值被设定为0.01

对于二维直线，返回值line为4维，前两维代表拟合出的直线的方向，后两位代表直线上的一点。

下面，我们来直接使用代码绘制最优拟合直线。

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("27.jpg")

									cv2.imshow("img1", img)

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									ellipse = cv2.fitellipse(contours[0])

									cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 0, 255), 3)

									cv2.imshow("img2", img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，效果如下所示：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

对于绘制直线来说，我们需要获取绘制直线的起点以及终点，这里lefty为起点，righty为终点。

最小外包三角形

在opencv，它还提供了cv2.minenclosingtriangle()函数来绘制最小外包三角形。其完整定义如下：

				?

									def minenclosingtriangle(points, triangle=none):

其中points与前文类似，其返回值triangle为外包三角形的三个顶点集。

下面，我们直接构建最小外包三角形，具体代码如下：

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("27.jpg")

									cv2.imshow("img1", img)

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									area, trg1 = cv2.minenclosingtriangle(contours[0])

									print(area)

									print(trg1)

									for i in range(0, 3):

									    cv2.line(img, tuple(trg1[i][0]), tuple(trg1[(i + 1) % 3][0]), (0, 255, 0), 2)

									cv2.imshow("img2", img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，效果如下：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

需要注意的是，在cv2中没有直接绘制三角形的函数，所以我们通过绘制三条直线，绘制三角形，minenclosingtriangle()函数第一个返回值为三角形面积，第二返回值是三点坐标。

逼近多边形

在opencv中，它还提供了cv2.approxpolydp()函数构建指定边数的逼近多边形。其完整定义如下：

				?

									def approxpolydp(curve, epsilon, closed, approxcurve=none):

curve：轮廓

epsilon：精度，原始轮廓的边界点与逼近多边形边界之间的最大距离

closed：布尔类型。为true时，表示逼近多边形是封闭的。为false时，biao表示毕竟多边形是不封闭的。

approxcurve为该函数的返回值，是逼近多边形的点集。。

下面，我们来实现各类逼近多边形的绘制，代码如下：

				?

									import cv2

									img = cv2.imread("24.jpg")

									list=[0.1,0.09,0.055,0.05,0.02]

									cv2.imshow("img", img)

									# 转换为灰度图像

									gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)

									ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.thresh_binary)

									contours, hierarchy = cv2.findcontours(binary, cv2.retr_list, cv2.chain_approx_simple)

									for i, val in enumerate(list):

									    epsilon = val * cv2.arclength(contours[0], true)

									    approx = cv2.approxpolydp(contours[0], epsilon, true)

									    cv2.drawcontours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

									    cv2.imshow("img"+str(i), img)

									cv2.waitkey()

									cv2.destroyallwindows()

运行之后，效果如下：

OpenCV-Python实现轮廓拟合

cv2.approxpolydp()函数采用的是douglas-peucker算法，该算法的原理是首先从轮廓中找到距离最远的两个点，并将两个点相连。接下来，在轮廓上找到一个离当前直线最远的点，并将该点与原有直线连成一个封闭的多边形，此时得到一个三角形。以此类推四边形，五边形，六边形等。当前多边形的距离都小于函数cv2.approxpolydp()的参数epsilon的值时，就停止迭代。

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