【OpenCV】50 二值图像分析 – 矩形面积与弧长

50 二值图像分析 – 矩形面积与弧长

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

def canny_demo(image):
    t = 80
    canny_output = cv.Canny(image, t, t * 2)
    cv.imshow("canny_output", canny_output)
    return canny_output

src = cv.imread("../images/zhifang_ball.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)
binary = canny_demo(src)
k = np.ones((3, 3), dtype=np.uint8)
binary = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_DILATE, k)

# 轮廓发现
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in range(len(contours)):
    # x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[c]);
    # cv.drawContours(src, contours, c, (0, 0, 255), 2, 8)
    # cv.rectangle(src, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1, 8, 0);
    area = cv.contourArea(contours[c])
    arclen = cv.arcLength(contours[c], True)
    if area < 100 or arclen < 100:
        continue
    rect = cv.minAreaRect(contours[c])
    cx, cy = rect[0]
    box = cv.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv.drawContours(src,[box],0,(0,0,255),2)
    cv.circle(src, (np.int32(cx), np.int32(cy)), 2, (255, 0, 0), 2, 8, 0)

# 显示
cv.imshow("contours_analysis", src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

实验结果

解释

对图像二值图像的每个轮廓，我们可以计算轮廓的弧长与面积，根据轮廓的面积与弧长可以实现对不同大小对象的过滤，寻找到我们感兴趣的roi区域，这个也是图像二值分析的任务之一。OpenCV对轮廓点集计算面积的API函数如下

retval = cv.contourArea(contour[, oriented])

计算轮廓的面积，其原理是基于格林公式。
参数contour表示输入的轮廓点集
参数oriented默认是false返回的面积是正数，如果方向参数为true表示会根据是顺时针或者逆时针方向返回正值或者负值面积。

retval = cv.arcLength(curve, closed)

计算轮廓曲线的弧长。
参数curve表示输入的轮廓点集
参数closed默认表示是否闭合区域

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所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社，本文为个人整理学习，已获得贾老师授权，有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。