python opencv实现目标外接图形_Python

python opencv实现目标外接图形

2022-08-01 13:59DanCheng-studio Python

这篇文章主要为大家详细介绍了python opencv实现目标外接图形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python opencv实现图像目标的外接图形，供大家参考，具体内容如下

当使用cv2.findContours函数找到图像中的目标后，我们通常希望使用一个集合区域将图像包围起来，这里介绍opencv几种几何包围图形。

边界矩形
最小外接矩形
最小外接圆

简介

无论使用哪种几何外接方法，都需要先进行轮廓检测。

当我们得到轮廓对象后，可以使用boundingRect()得到包裹此轮廓的最小正矩形，minAreaRect()得到包裹轮廓的最小矩形(允许矩阵倾斜)，minEnclosingCircle()得到包裹此轮廓的最小圆形。

最小正矩形和最小外接矩形的区别如下图所示：

python opencv实现目标外接图形

实现

这里给出上述5中外接图形在python opencv上的实现：

①. 边界矩形

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread('/home/pzs/图片/test.jpg')

									gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

									thresh, binary = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

									binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

									cv2.imshow('binary', binary)

									cv2.waitKey(0)

									for cnt in contours:

									    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

									    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 1)

									cv2.imshow('image', img)

									cv2.waitKey(0)

python opencv实现目标外接图形

②. 最小外接矩形

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread('/home/pzs/图片/test.jpg')

									gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

									thresh, binary = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

									binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

									cv2.imshow('binary', binary)

									cv2.waitKey(0)

									for cnt in contours:

									    rect = cv2.minAreaRect(cnt)

									    box = cv2.boxPoints(rect)

									    box = np.int0(box)

									    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

									cv2.imshow('image', img)

									cv2.waitKey(0)

python opencv实现目标外接图形

③. 最小外接圆

				?

									import cv2

									import numpy as np

									img = cv2.imread('/home/pzs/图片/test.jpg')

									gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

									thresh, binary = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

									binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

									cv2.imshow('binary', binary)

									cv2.waitKey(0)

									for cnt in contours:

									    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)

									    center = (int(x), int(y))

									    radius = int(radius)

									    cv2.circle(img, center, radius, (255, 0, 0), 2)

									cv2.imshow('image', img)

									cv2.waitKey(0)