本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文将结合实例代码，介绍 OpenCV 如何查找轮廓、获取边界框。
代码: contours.py
OpenCV 提供了 findContours 函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。
我们以下图作为示例：
二值化图像
代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：
其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见 detectron2_seg_threshold.py。模型检出来源gaodaimacom搞#代%码网结果，如下：
模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的，此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。
本文代码也提供了根据色域来获取红球掩膜的办法：
import cv2 as cv import numpy as np # 读取图像 img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR) # HSV 阈值，获取掩膜 def _threshold_hsv(image, lower, upper): hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV) mask = cv.inRange(hsv, lower, upper) result = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask) return result, mask _, thres = _threshold_hsv(img, np.array([0,110,190]), np.array([7,255,255])) # 清除小点（可选） kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (1, 1)) thres = cv.morphologyEx(thres, cv.MORPH_OPEN, kernel)
查找轮廓
# 查找轮廓 # cv.RETR_EXTERNAL: 只查找外部轮廓 contours, hierarchy = cv.findContours( threshold, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 近似轮廓，减点（可选） contours_poly = [cv.approxPolyDP(c, 3, True) for c in contours] # 绘制轮廓 h, w = threshold.shape[:2] drawing = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8) for i in range(len(contours)): cv.drawContours(drawing, contours_poly, i, (0, 255, 0), 1, cv.LINE_8, hierarchy)
获取边界框
boundingRect 获取边界框，并绘制：
for contour in contours_poly: rect = cv.boundingRect(contour) cv.rectangle(drawing, (int(rect[0]), int(rect[1])), (int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[3])), (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)
minEnclosingCircle 获取边界圈，并绘制：
for contour in contours_poly: center, radius = cv.minEnclosingCircle(contour) cv.circle(drawing, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius), (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)
参考
OpenCV Tutorials / Image Processing
以上就是Python中OpenCV实现查找轮廓的实例的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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转载请注明原文链接：Python中OpenCV实现查找轮廓的实例
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