python opencv实现找到图像的轮廓，填充颜色

2023-09-03 14:04| 来源: 网络整理| 查看: 265

我想找到图片中的闭合圈，然后填充颜色

所需要的cv函数：

1。OpenCV提供的findContours()方法可以通过计算图像梯度来判断出图像的边缘，然后将边缘的点封装成数组返回。

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

image：为检测的图像，必须是8位单通道二值图像。如果原图为彩色的，必须转为灰度图，并通过二值化阈值处理。

mode：轮廓的检索模式，具体如下。

参数值含义cv2.RETR_EXTERNAL只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测所有轮廓，但不建立层次关系cv2.RETR_CCOMP检测所有轮廓，并建立俩级层次关系cv2.RETR_TREE检测所有轮廓，并建立树状结构的层次关系

methode：检测轮廓时使用的方法，具体如下

参数值含义cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储轮廓上的所有点cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE只保存水平，垂直或对角线轮廓的端点cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1Ten-Chinl 近似算法中的一种cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOSTen-Chinl 近似算法中的一种

返回值：

contours：检测出的所有轮廓，list类型，每一个元素都是某个轮廓的像素坐标点

hierarchy：轮廓之间的层次关系

2 。 OpenCV提供了drawContours()方法专门来绘制这些轮廓。drawContours()方法如下：

image = cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness, lineTypee, hierarchy, offse)

参数说明：

image：被绘制轮廓的原始图像，可以是多通道图像

contours：findContours()方法得出的轮廓列表

contourIdx：绘制轮廓的索引，如果为-1则绘制所有轮廓

color：绘制的颜色，使用BGR格式

thickness：可选参数，画笔的粗细程度，如果为 -1 则绘制实心圆

lineTypee：可选参数，绘制轮廓的线型

hierarchy：可选参数，findContours()方法得出的层次关系

maxLevel：可选参数，绘制轮廓的层次深度，最深绘制第maxlevel 层

offse：可选参数，偏移量，可以改变绘制结果的位置

返回值：

image：同参数中的image，方法执行后原始图像中就包含绘制的轮廓了，可以不适用此返回值保存结果。

原图

填充后的图像

程序实现

import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1/2.jpg') # 反转黑白变换一般不需要这一步，我这张图片是在找轮廓的时候有图像的四个边也会 # 被当成轮廓，所以我先反转一下黑白交换 black = 255 - img # 彩图转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(black, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为二值图像 t, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 找到所有轮廓，记录轮廓的每一个点 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) area = [] for k in range(len(contours)): area.append(cv2.contourArea(contours[k])) # 轮廓索引 max_idx = np.argsort(np.array(area)) mask = img.copy() # 按轮廓索引填充颜色 for idx in max_idx: # 填充轮廓 mask = cv2.drawContours(mask, contours, idx, (0, 0,255), cv2.FILLED) cv2.imshow('mask', mask) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

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