【python opencv】轮廓属性

1. 长宽比

它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。

Aspect ; Ratio = frac{Width}{Height}

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

2. 范围

范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值。

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

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

3. 坚实度

坚实度是等高线面积与其凸包面积之比。

Solidity = frac{Contour ; Area}{Convex ; Hull ; Area}

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

4. 等效直径

等效直径是面积与轮廓面积相同的圆的直径。

Equivalent ; Diameter = sqrt{frac{4 times Contour ; Area}{pi}}

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

5. 取向

取向是物体指向的角度。以下方法还给出了主轴和副轴的长度。

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

6. 掩码和像素点

在某些情况下，我们可能需要构成该对象的所有点。可以按照以下步骤完成：

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

这里提供了两个方法，一个使用Numpy函数，另一个使用OpenCV函数(最后的注释行)。结果也是一样的，只是略有不同。Numpy给出的坐标是(行、列)格式，而OpenCV给出的坐标是(x,y)格式。所以基本上答案是可以互换的。注意，row = x, column = y。

7. 最大值，最小值和它们的位置

我们可以使用掩码图像找到这些参数。

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min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.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。或者可以是灰度模式下物体的平均强度。我们再次使用相同的掩码进行此操作。

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mean_val = cv.mean(im,mask = mask)

9. 极端点

极点是指对象的最顶部，最底部，最右侧和最左侧的点。

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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])

例如，如果我将其应用于印度地图，则会得到以下结果：

摘自：http://woshicver.com/FifthSection/4_9_3_轮廓属性/

tcp/ip opencv numpy

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