Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例

发布时间：2020-12-16 23:51:13 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as npimport cv2im = cv2.imread('test.jpg')imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)image,contours,hierarchy = cv2.findContours(t

1 获取轮廓

OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
image,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

其中，findContours的第二个函数很重要，主要分为 cv2.RETR_LIST,cv2.RETR_CCOMP,cv2.RETR_EXTERNAL，具体含义可参考官方文档

2 画出轮廓

为了看到自己画了哪些轮廓，可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围，即左上角原点，以及他的高和宽。然后用cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓

for i in range(0,len(contours)): 
  x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours[i])  
  cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(153,153,0),5)

3切割轮廓

轮廓的切割主要是通过数组切片实现的，不过这里有一个小技巧：就是图片切割的w,h是宽和高，而数组讲的是行（row）和列（column）

所以，在切割图片时，数组的高和宽是反过来写的

  newimage=image[y+2:y+h-2,x+2:x+w-2] # 先用y确定高，再用x确定宽
      nrootdir=("E:/cut_image/")
      if not os.path.isdir(nrootdir):
        os.makedirs(nrootdir)
      cv2.imwrite( nrootdir+str(i)+".jpg",newimage) 
      print (i)

这样就可以把确定的轮廓都切割出来了。

总结

以上就是本文关于Python通过OpenCV的findContours获取轮廓并切割实例的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：

python+opencv轮廓检测代码解析

OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

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（编辑：李大同）

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