矩(Moments)
图像矩可以帮助你计算一些特征, 例如对象的质心, 对象的面积等等. 具体可参考Image Moments
函数**cv.moments()**返回一个所有矩值的字典
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('star.jpg',0)
ret,thresh = cv.threshold(img,127,255,0)
im2,contours,hierarchy = cv.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
M = cv.moments(cnt)
print( M )
通过这些矩值, 你可以计算出有用的数据, 例如面积, 质心等等. 质心可以通过关系(Cx=M10/M00andCy=M01/M00)来获得. 通过如下计算获得
cx = int(M['m10']/M['m00'])
cy = int(M['m01']/M['m00'])
轮廓面积
轮廓面积可以通过函数**cv.contourArea()**获得, 或者通过M['m00']
area = cv.contourArea(cnt)
轮廓周长
轮廓周长可以使用**cv.arcLength()**获得. 第二个参数指定图形是否闭环(如果是则为True), 否则只是一条曲线.
perimeter = cv.arcLength(cnt,True)
轮廓逼近
它逼近一个轮廓形状到另一个顶点数目较少的形状, 这取决于我们指定的精度. 它是Douglas-Peucker algorithm算法的一种实现.
第一个参数是轮廓
第二个参数称为ε, 它是从轮廓到近似轮廓的最大距离.这是一个准确的参数。为了得到正确的输出, 需要明智地选择ε。
epsilon = 0.1*cv.arcLength(cnt,True)
approx = cv.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
如下的第二张图是ε设定为10%的结果, 第三张图是ε设定为1%的结果.
边框
直边界矩形
x,y,w,h = cv.boundingRect(cnt)
cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
旋转矩形
rect = cv.minAreaRect(cnt)
box = cv.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)
绿框是直边界矩形, 红框是旋转矩形
参考文件
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