基于python使用OpenCV進(jìn)行物體輪廓排序

第基于python使用OpenCV進(jìn)行物體輪廓排序在進(jìn)行圖像處理過程中,我們經(jīng)常會遇到一些和物體輪廓相關(guān)的操作,比如求目標(biāo)輪廓的周長面積等,我們直接使用Opencv的findContours函數(shù)可以很容易的得到每個目標(biāo)的輪廓,但是可視化后,這個次序是無序的,如下圖左側(cè)所示:

本節(jié)打算實現(xiàn)對物體輪廓進(jìn)行排序,可以實現(xiàn)從上到下排序或者從左倒右排序,達(dá)到上圖右側(cè)的可視化結(jié)果.

2.1讀取圖像

首先,我們來讀取圖像,并得到其邊緣檢測圖,代碼如下:

image=cv2.imread(args[image])

accumEdged=np.zeros(image.shape[:2],dtype=uint8)

forchanincv2.split(image):

chan=cv2.medianBlur(chan,11)

edged=cv2.Canny(chan,50,200)

accumEdged=cv2.bitwise_or(accumEdged,edged)

cv2.imshow(edgemap,accumEdged)

運行結(jié)果如下:

左側(cè)為原圖,右側(cè)為邊緣檢測圖.

2.2獲取輪廓

opencv-python中查找圖像輪廓的API為：findContours函數(shù),該函數(shù)接收二值圖像作為輸入，可輸出物體外輪廓、內(nèi)外輪廓等等.

代碼如下:

cnts=cv2.findContours(accumEdged.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts=grab_contours(cnts)

cnts=sorted(cnts,key=cv2.contourArea,reverse=True)[:5]

orig=image.copy()

#unsorted

for(i,c)inenumerate(cnts):

orig=draw_contour(orig,c,i)

cv2.imshow(Unsorted,orig)

cv2.imwrite(./Unsorted.jpg,orig)

運行結(jié)果如下:

需要注意的是,在OpenCV2.X版本,函數(shù)findContours返回兩個值,

函數(shù)聲明如下:

contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

但是在OpenCV3以上版本,該函數(shù)的聲明形式如下:

image,contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

所以為了適配兩種模式,我們實現(xiàn)函數(shù)grab_contours來根據(jù)不同的版本,選擇對應(yīng)的返回輪廓的下標(biāo)位置,

代碼如下:

defgrab_contours(cnts):

iflen(cnts)==2:

cnts=cnts[0]

eliflen(cnts)==3:

cnts=cnts[1]

returncnts

2.3輪廓排序

通過上述步驟,我們得到了圖像中的所有物體的輪廓,接下來我們定義函數(shù)sort_contours函數(shù)來實現(xiàn)對輪廓進(jìn)行排序操作,該函數(shù)接受method參數(shù)來實現(xiàn)按照不同的次序?qū)喞M(jìn)行排序,比如從左往右,或者從右往左.

代碼如下:

defsort_contours(cnts,method=left-to-right):

reverse=False

i=0

ifmethod==right-to-leftormethod==bottom-to-top:

reverse=True

ifmethod==bottom-to-topormethod==top-to-bottom:

i=1

boundingBoxes=[cv2.boundingRect(c)forcincnts]

(cnts,boundingBoxes)=zip(*sorted(zip(cnts,boundingBoxes),key=lambdab:b[1][i],reverse=reverse))

return(cnts,boundingBoxes)

上述代碼的核心思想為先求出每個輪廓的外接矩形框,然后通過對外接框按照x或y坐標(biāo)排序進(jìn)而來實現(xiàn)對輪廓的排序.

調(diào)用代碼如下:

#sorted

(cnts,boundingboxes)=sort_contours(cnts,method=args[method])

for(i,c)inenumerate(cnts):

image=draw_contour(image,c,i)

cv2.imshow(Sorted,image)

cv2.wai