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# coding: utf-8# !/usr/bin/python"""@File       :   轮廓特征.py@Author     :   jiaming@Modify Time:   2020/2/4 12:49@Contact    :   https://blog.csdn.net/weixin_39541632@Version    :   1.0@Desciption :   查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框。"""import osimport sysimport numpy as npimport cv2import pprintfrom matplotlib import pyplot as pltrawPath = os.path.abspath(__file__)currentFile = os.path.basename(sys.argv[0])dataPath = rawPath[:rawPath.find(currentFile)] + r'static\\'

矩

"""矩图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积cv2.moments()会将计算得到的矩以一个字典的形式返回。"""img = cv2.imread(dataPath + 'j.png', 0)ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)cnt = contours[0]M = cv2.moments(cnt)print(M)  # {'m10': 16295.166666666666, 'm02': 2139434.833333333, 'nu20': 0.14816793811555762, 'm03': 153389761.15, 'nu12': 0.0006475903394347398, 'm01': 30024.833333333332, 'nu11': -0.06573717801941524, 'nu30': 0.01047213916167356, 'm21': 45301100.46666667, 'mu30': 38765.91563599929, 'mu02': 13277.718487945385, 'nu02': 0.07385701366114156, 'nu03': 0.0023967466246527977, 'm20': 652892.8333333333, 'mu03': 8872.311188548803, 'm11': 1142096.3333333333, 'm00': 424.0, 'm12': 80551411.9, 'mu12': 2397.259249293944, 'nu21': -0.006486127329685832, 'm30': 27178170.450000003, 'mu20': 26637.03924266249, 'mu21': -24010.439604086336, 'mu11': -11817.966915618395}# 计算重心cx = int(M['m10'] / M['m00'])cy = int(M['m01'] / M['m00'])

轮廓面积

"""轮廓面积cv2.contourArea(), 也可以使用矩 M['m00']area = cv2.contourArea(cnt)"""

轮廓周长

"""轮廓周长cv2.arcLength() 计算得到perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)"""

轮廓近似

"""轮廓近似将轮廓形状近似到另外一种由更少点组成的轮廓形状，新轮廓的点的数目由我们设定的准确度来决定。使用的 Douglas-Peucker 算法。epsilon = 0.1*cv2.arcLength(cnt, True) 原始轮廓到近似轮廓的最大距离approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epslion, True)"""

凸包

"""凸包凸包与近似轮廓相似，虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。cv2.convecHull() 可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷，并能纠正缺陷。hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints])points: 我们要传入的轮廓hull:   输出clockwise: 方向标志。如果设置为 True，输出的凸包是顺时针方向的。否则为逆时针方向。returnPoints 默认值为 True，它会返回凸包上点的坐标。如果设置为 False。凸性检测函数 cv2.isContourConvex(),可以用来检测一个曲线是不是凸的，它只能返回 True 或 Falsek = cv2.isContourConvex(cnt)"""

边界矩形

"""边界矩形直边界矩形： 一个直矩形，不会考虑对象是否旋转。所以边界的面积不是最小的。可以使用cv2.boundingRect()x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)旋转的边界矩形：这个边界矩形是面积最小的，因为它考虑了对象的旋转。x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)"""

最小外接圆

"""最小外接圆cv2.minEnclosingCircle() 可以帮我们找到一个对象的外切圆，它是所有能够包括对象的圆中面积最小的一个。（x, y）, radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)center = (int(x), int(y))radius = int(radius)img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)"""

椭圆拟合

"""椭圆拟合cv2.ellipse(),返回值其实就是旋转边界矩形的内切圆ellipse = cv2.fitEllipse(cnt)im = cv2.ellipse(im, ellipse, (0, 255, 0), 2)"""

直线拟合

"""直线拟合我么可以根据一组点拟合出一条直线，同样我们也可以为图像中的白色点拟合出一条直线。[vx, vy, x, y] = cv2.firLine(cnt, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)lefty = int((-x*xy/vx) + y)righty = int((cols-x)*vy/vx) + y)img = cv2.line(img, (cols-1, righty), (0, lefty), (0, 255, 0), 2)"""

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