OpenCV系列之轮廓属性 | 二十三

在这里，我们将学习提取一些常用的物体属性，如坚实度，等效直径，掩模图像，平均强度等。更多的功能可以在Matlab regionprops文档中找到。 (注:质心、面积、周长等也属于这一类，但我们在上一章已经见过) 1. 长宽比 它是对象边界矩形的宽度与高度的比值。

 
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。

 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。

 
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。

 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。

 
(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：

 
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。

 
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。

 
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。

 
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：

练习 1.matlab的regionprops doc中仍然有一些特性。试着去实现它们。

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