2019-7-26 opencv图像处理9-轮廓3(Contours)轮廓的特性(长宽比/范围/密实度/当量直径/方向/蒙板和像素点/最大小值/平均颜色和强度/极值点)

官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/d1/d32/tutorial_py_contour_properties.html

本章是在《轮廓特征》基础上的介绍，需要先获得图像的轮廓。
代码中反复出现的cnt通过以下方法获得。

img = cv2.imread('test.jpg',0) 
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0) 
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2) 
cnt = contours[0]

内容概要

• 长宽比
• 范围(Extent)
• 密实度(Solidity)
• 当量直径(Equivalent Diameter)
• 方向
• 蒙板和像素点(Mask and Pixel Points)
• 最大值，最小值和它们的位置
• 平均颜色和平均强度(Mean Color or Mean Intensity)
• 极值点(Extreme Points)

1.长宽比

这是对象矩形边界的宽度与高度之比。
$$AspectRatio=\frac{Width}{Height}$$

x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
aspect_ratio = float(w)/h

cv.boundingRect()函数，查找矩形边界，在《轮廓特征》中已经介绍过。https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42555985/article/details/97115338

2.范围(Extent)

范围是轮廓区域面积与边界矩形区域面积的比率。