OpenCV-Python 轮廓：更多属性

目标

在本章中，我们将学习

凸性缺陷以及如何找到它们
查找点到多边形的最短距离
匹配不同的形状

理论和代码

1. 凸性缺陷

我们看到了关于轮廓的第二章的凸包。从这个凸包上的任何偏差都可以被认为是凸性缺陷。

OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下:

hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)

defects = cv.convexityDefects(cnt,hull)

注意

记住,我们必须在发现凸包时,传递returnPoints= False,以找到凸性缺陷。

它返回一个数组，其中每行包含这些值—[起点、终点、最远点、到最远点的近似距离]。我们可以用图像把它形象化。我们画一条连接起点和终点的线，然后在最远处画一个圆。记住，返回的前三个值是cnt的索引。所以我们必须从cnt中获取这些值。

import cv2 as cv

import numpy as np

img = cv.imread('star.jpg')

img_gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret,thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,2,1)

cnt = contours[0]

hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)

defects = cv.convexityDefects(cnt,hull)

for i in range(defects.shape[0]):

    s,e,f,d = defects[i,0]

    start = tuple(cnt[s][0])

    end = tuple(cnt[e][0])

    far = tuple(cnt[f][0])

    cv.line(img,start,end,[0,255,0],2)

    cv.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)

cv.imshow('img',img)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

查看结果：

2. 点多边形测试

这个函数找出图像中一点到轮廓线的最短距离。它返回的距离，点在轮廓线外时为负，点在轮廓线内时为正，点在轮廓线上时为零。

例如，我们可以检查点(50,50)如下:

dist = cv.pointPolygonTest(cnt,(50,50),True)

在函数中，第三个参数是measureDist。如果它是真的，它会找到有符号的距离。如果为假，则查找该点是在轮廓线内部还是外部(分别返回 1、-1和0)。

注意

如果您不想找到距离，请确保第三个参数为False，因为这是一个耗时的过程。因此，将其设置为False可使速度提高2-3倍。

3. 形状匹配

OpenCV附带一个函数cv.matchShapes()，该函数使我们能够比较两个形状或两个轮廓，并返回一个显示相似性的度量。结果越低，匹配越好。它是根据矩值计算出来的。不同的测量方法在文档中有解释。

import cv2 as cv

import numpy as np

img1 = cv.imread('star.jpg',0)

img2 = cv.imread('star2.jpg',0)

ret, thresh = cv.threshold(img1, 127, 255,0)

ret, thresh2 = cv.threshold(img2, 127, 255,0)

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,2,1)

cnt1 = contours[0]

contours,hierarchy = cv.findContours(thresh2,2,1)

cnt2 = contours[0]

ret = cv.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0)

print( ret )

我尝试过匹配下面给出的不同形状的形状：

我得到以下结果:

匹配的图像A与本身= 0.0
匹配图像A与图像B = 0.001946
匹配图像A与图像C = 0.326911

看,即使是图像旋转也不会对这个比较产生很大的影响。

参考

Hu矩是平移、旋转和比例不变的七个矩。第七个是无偏斜量。这些值可以使用cpu.HuMoments()函数找到。

练习

检查文档中的cv.pointPolygonTest()，您可以找到红色和蓝色的漂亮图像。它表示从所有像素到白色曲线的距离。曲线内的所有像素都是蓝色的，这取决于距离。外面的点也是红色的。轮廓边缘用白色标记。所以问题很简单。编写一个代码来创建这样的距离表示。
使用cv.matchShapes()比较数字或字母的图像。(这是迈向OCR的简单一步)

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