OpenCV-Python教程:19.轮廓属性

1图像矩

帮你计算一些属性，比如重心，面积等。

函数cv2moments()会给你一个字典，包含所有矩值

你可以从这个里面得到有用的数据比如面积，重心等。重心可以用下面的式子得到：

2轮廓面积

轮廓面积由函数cv2contourArea()得到或者从矩里得到M['m00']

3轮廓周长

可以用cv2arcLength()函数得到。第二个参数指定形状是否是闭合的轮廓（如果传True）。或者只是一个曲线。

4轮廓近似

这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。

要理解这个，假设你试图找一个图像里的方块，但是由于图像里的一些问题，你得不到一个完美的方块，只能得到一个“坏方块”。现在你可以使用这个函数来近似，第二个参数叫epsilon，是从轮廓到近似轮廓的最大距离。是一个准确率参数，好的epsilon的选择可以得到正确的输出。

在下面第二个图像里，绿线显示了epsilon = 10% of arc length 的近似曲线。第三个图像显示了epsilon = 1% of the arc length。第三个参数指定曲线是否闭合。

5凸形外壳

凸形外壳和轮廓近似类似，但是还不一样（某些情况下两个甚至提供了同样的结果）。这儿，cv2convexHull()函数检查凸面曲线缺陷并修复它。一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。

参数详情：

·points 是我们传入的轮廓

·hull 是输出，一般我们不用传

·clockwise： 方向标示，如果是True，输出凸形外壳是顺时针方向的。否则，是逆时针的。

·returnPoints：默认是True。然后会返回外壳的点的坐标。如果为False，它会返回轮廓对应外壳点的索引。

所以要获得凸形外壳，下面

但是如果你想找到凸面缺陷，你需要传入returnPoints = False。我们拿上面的矩形图形来说，首先我找到他的轮廓cnt，现在用returnPoints = True来找他的凸形外壳，我得到下面的值：[[[234 202]], [[51 202]], [51 79]], [[234 79]]]  是四个角的点。如果你用returnPoints = False，我会得到下面的结果：[[129], [67], [0], [142]]  这是轮廓里对应点的索引，比如cnt[129] = [234, 202]]，这和前面结果一样。

6检查凸面

有一个函数用来检查是否曲线是凸面, cv2isContourConvex()它返回True或False。

7边界矩形

有两种边界矩形

7a正边界矩形

这个矩形不考虑对象的旋转，所以边界矩形的面积不是最小的，函数是cv2boundingRect()。

假设矩形左上角的坐标是(x,y)， （w, h）是它的宽和高

7b渲染矩形

这个边界矩形是用最小面积画出来的，所以要考虑旋转。函数是cv2minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，包含了(左上角(x,y)，（width, height）,旋转角度）。但是要画这个矩形我们需要4个角。这四个角用函数cv2boxPoints()得到

8最小闭包圆

我们找一个目标的外接圆可以用函数cv2minEnclosingCircle()这个圆用最小面积完全包围目标。

9椭圆

用一个椭圆来匹配目标。它返回一个旋转了的矩形的内接椭圆

10 直线

类似的我们可以匹配一根直线，下面的图像包含一系列的白色点，我们可以给它一条近似的直线。

END

findContours 会找到

获得轮廓

Moments m = moments(contours[idx]);

质心

面积 (面积小可以踢掉

mm00

曲线优化 （epsilon百分比越低，越贴近原轮廓

将所有点囊括在内

外框

旋转外框

外切圆

外切椭圆

生成垂线

这里要注意的是 convexHull 这个函数输出hull特征时可以输出两种类型 vector<cv::Point> 和 vector<int>。如果用于之前凸包点显示则用point的数组， 如果用于凸缺陷则需要int数组，否则 convexityDefects 无法执行通过。输出的点也包含四个id信息，形状的位置点索引（开始点，结束点，以及凹陷内点）和深度（了解这个值的意义请留言）。另外做凸缺陷处理最好对目标简化，再进行，否则会出现很多数据。凸缺陷并非连续，他只是一些特征，如果是一个完全的圆，那么可能它没有任何缺陷，而矩形的缺陷就是它的四个边的中点。

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