OpenCV中的轮廓

1.1什么是轮廓
轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。

• 为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。
• 查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。
• 在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该是白色而背景应该是黑色。
  如何在一个二值图像中查找轮廓。
  函数cv2.findContours()有三个参数，第一个是输入图像，第二个是轮廓检索模式，第三个是轮廓近似方法。返回值有三个，第一个是图像，第二个是轮廓，第三个是（轮廓的）层析结构。轮廓（第二个返回值）是一个Python列表，其中储存这图像中所有轮廓。每一个轮廓都是一个Numpy数组，包含对象边界点（x，y）的坐标。
  1.2怎样绘制轮廓
  函数cv2.drawContours()可以被用来绘制轮廓。它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个python列表，第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为-1时绘制所有轮廓）。接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。
  在一幅图像上绘制所有的轮廓：

  

   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      img = cv2.imread('1024.jpg')
     
    
   

    

     

    
    

     

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

    

     

    
    

     

      ret,thresh
     
    
  
 

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