opencv 9 -- 轮廓 性质

1 长宽比

边界矩形的宽高比

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

2 Extent

轮廓面积与边界矩形面积的比

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

area = cv2.contourArea(cnt)
hull = cv2.convexHull(cnt)
hull_area = cv2.contourArea(hull)
solidity = float(area)/hull_area

4 Equivalent Diameter

与轮廓面积相等的圆形的直径

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

5 方向

对象的方向,下面的方法还会返回长轴和短轴的长度

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

椭圆的中心坐标,短轴长轴(也就是2b,2a),旋转角度

6 掩模和像素点

有时我们需要构成对象的所有像素点,我们可以这样做

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8) 
# 这里一定要使用参数-1, 绘制填充的的轮廓
cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
//方法一 bumpy方法
pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
//方法二 opencv方法
#pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)

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 平均颜色及平均灰度

我们也可以使用相同的掩模求一个对象的平均颜色或平均灰度

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

9 极点

一个对象最上面,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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