opencv python 轮廓属性/纵横比/Extent/Solidity/等效直径/掩模/极点

AJie 发布于2019-07-30 17:05 / 752人阅读

摘要：请注意，和最大值和最小值及它们的位置我们可以使用掩模图像得到这些参数平均颜色或平均强度在这里，我们可以找到对象的平均颜色。我们再次使用掩模完成它极点目标最上面，最下面，最左边，最右边的点

Contour Properties

1 纵横比

它是对象的边界矩形的宽度与高度的比率.

$$ Rspect Ratio = frac{Width}{Height} $$

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

2 Extent

轮廓面积和外接矩形面积的比值

$$ Extent = frac{Object Area}{Bounding Rectangle Area} $$

area = cv2.contourArea(cnt)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w*h
extent = float(area)/rect_area

3 Solidity

轮廓面积与凸包面积的比

$$ Extent = frac{Contou Area}{Convex Hull Area} $$

area = cv.contourArea(cnt)
hull = cv.convexHull(cnt)
hull_area = cv.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area

4 等效直径

与轮廓面积相等的圆形的直径

$$ Equivalent Diameter = sqrt{frac{4 imes;Contou Area}{Convex Hull Area}}quad $$

area = cv2.contourArea(cnt)
equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)

5 方向

方向是对象定向的角度。以下方法还给出了主轴和短轴长度。

(x,y),(MA,ma),angle = cv2.fitEllipse(cnt)

6 掩模和像素点

在某些情况下，我们可能需要包含该对象的所有点.可以这样做：

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
#pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)

这里，两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数（最后一个注释行）给出相同的方法。结果也相同，但略有不同。 Numpy以（行，列）格式给出坐标，而OpenCV以（x，y）格式给出坐标。所以答案基本上会互换。请注意，row = x和column = y.

7 最大值和最小值及它们的位置

我们可以使用掩模图像得到这些参数:

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(imgray,mask = mask)

8 平均颜色或平均强度

在这里，我们可以找到对象的平均颜色。或者它可以是灰度模式下物体的平均强度。我们再次使用掩模完成它.

ean_val = cv2.mean(im,mask = mask)

9 极点

目标最上面，最下面，最左边，最右边的点

leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

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