我要评论简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。
代码如下：
import cv2 as cv
import numpy as np
def contours_demo(image):
dst = cv.gaussianblur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪
gray = cv.cvtcolor(dst, cv.color_rgb2gray)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.thresh_binary | cv.thresh_otsu) #用大律法、全局自适应阈值方法进行图像二值化
cv.imshow("binary image", binary)
clonetmage, contours, heriachy = cv.findcontours(binary, cv.retr_external, cv.chain_approx_simple)
for i, contour in enumerate(contours):
cv.drawcontours(image, contours, i, (0, 0, 255), 2)
print(i)
cv.imshow("contours", image)
for i, contour in enumerate(contours):
cv.drawcontours(image, contours, i, (0, 0, 255), -1)
cv.imshow("pcontours", image)
src = cv.imread('e:/imageload/coins.jpg')
cv.namedwindow('input_image', cv.window_normal) #设置为window_normal可以任意缩放
cv.imshow('input_image', src)
contours_demo(src)
cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows()
运行结果：
注意：
1.opencv发现轮廓的函数原型为：findcontours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy
image参数表示8位单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。
mode参数表示轮廓检索模式：
①cv_retr_external：只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。
②cv_retr_list：检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建立等级关系，彼此之间独立，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在父轮廓或内嵌轮廓。
③cv_retr_ccomp：检测所有的轮廓，但所有轮廓只建立两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层。
④cv_retr_tree：检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构，外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。
method参数表示轮廓的近似方法：
①cv_chain_approx_none 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max （abs (x1 - x2), abs(y2 - y1) == 1。
②cv_chain_approx_simple压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。
③cv_chain_approx_tc89_l1，cv_chain_approx_tc89_kcos使用teh-chinl chain 近似算法。
contours参数是一个list，表示存储的每个轮廓的点集合。
hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。
offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。
2.opencv绘制轮廓的函数原型为：drawcontours(image, contours, contouridx, color[, thickness[, linetype[, hierarchy[, maxlevel[, offset]]]]]) -> image
imgae参数表示目标图像。
contours参数表示所有输入轮廓。
contouridx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓， 如果是负数，则绘制所有轮廓。
color参数表示轮廓的颜色。
thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细，如果是负数，则绘制轮廓内部。
linetype参数表示线型。
hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。
maxlevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0，则仅绘制指定的轮廓。 如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2，则该函数绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓，等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。
offset参数表示可选的轮廓偏移参数，该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。
以上就是python+opencv图像处理——实现轮廓发现的详细内容，更多关于python 轮廓发现的资料请关注移动技术网其它相关文章！
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