資訊專欄INFORMATION COLUMN
Contours : More Functions
1 凸缺陷對象上的任何凹陷都被成為凸缺陷.cv.convexityDefects()
hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull)
它返回一個數(shù)組，其中每一行包含這些值 - [起點，終點，最遠點，到最遠點的近似距離]
NOTE:
必須在找到凸包時傳遞returnPoints = False，以便找到凸起缺陷.
代碼：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("img7.png")
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1)
cnt = contours[0]
hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
defects = cv2.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])
cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2)
cv2.circle(img,far,5,[0,0,255],-1)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2 PointPolygonTest
此功能可查找圖像中的點與輪廓之間的最短距離. 當(dāng)點在輪廓外時返回負(fù)值，當(dāng)點在內(nèi)部時返回正值，如果點在輪廓上則返回零.
我們可以檢查點（50,50）如下：
dist = cv2.pointPolygonTest（cnt，（50,50），True）
在函數(shù)中，第三個參數(shù)是measureDist。 如果為True，則查找簽名距離. 如果為False，則查找該點是在內(nèi)部還是外部或在輪廓上（它分別返回+1，-1,0）
NOTE
果您不想找到距離，請確保第三個參數(shù)為False，因為這是一個耗時的過程. 因此，將其設(shè)為False可提供2-3倍的加速.
OpenCV附帶了一個函數(shù)cv2.matchShapes（），它使我們能夠比較兩個形狀或兩個輪廓，并返回一個顯示相似性的度量。 結(jié)果越低，匹配就越好.它是根據(jù)hu-moment值計算的.
代碼：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("img7.png",0)
img2 = cv2.imread("img9.png",0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255,0)
ret, thresh2 = cv2.threshold(img2, 127, 255,0)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,2,1)
cnt1 = contours[0]
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh2,2,1)
cnt2 = contours[0]
ret = cv2.matchShapes(cnt1,cnt2,1,0.0)
print( ret )
輸出：
0.09604402805803886
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