Python:Opencv cv2.findContours()函数 查找轮廓

cv.findContours()

参数：
　　① 要寻找轮廓的图像 只能传入二值图像，不是灰度图像
　　② 轮廓的检索模式，有四种：
　　　　cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
　　　　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，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，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
　　③ 轮廓的近似办法
　　　　cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，
　　　　即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==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4个点来保存轮廓信息
返回值:
　　contours:一个列表，每一项都是一个轮廓， 不会存储轮廓所有的点，只存储能描述轮廓的点
　　hierarchy:一个ndarray, 元素数量和轮廓数量一样，
　　每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数

 

坑点！！！：

出现如下错误

ValueError: need more than 2 values to unpack

在Opencv4.0中 cv.findContours()的返回值以从三个变为二个，见如下官方文档

 

查找边框及对圆形、矩形进行画框的程序如下：

import cv2
import numpy as np
# 读入图像
img = cv2.imread(r"D:\360MoveData\Users\KID\Desktop\1.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(
    cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY),  # 转换为灰度图像,
    130, 255,   # 大于130的改为255  否则改为0
    cv2.THRESH_BINARY)  # 黑白二值化

# 搜索轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(
    thresh,
    cv2.RETR_EXTERNAL,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    """
    传入一个轮廓图像，返回 x y 是左上角的点， w和h是矩形边框的宽度和高度
    """
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    """
    画出矩形
        img 是要画出轮廓的原图
        (x, y) 是左上角点的坐标
        (x+w, y+h) 是右下角的坐标
        0,255,0）是画线对应的rgb颜色
        2 是画出线的宽度
    """

    # 获得最小的矩形轮廓 可能带旋转角度
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    # 计算最小区域的坐标
    box = cv2.boxPoints(rect)
    # 坐标规范化为整数
    box = np.int0(box)
    # 画出轮廓
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 3)

    # 计算最小封闭圆形的中心和半径
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    # 转换成整数
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    # 画出圆形
    img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

# 画出轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
cv2.imshow("contours", img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()