目录
- 1 引言
- 2 原理
- 3 Python实现
- 1）读入彩色图像
- 2) 彩色图像灰度化
- 3）二值化
- 4）提取轮廓
- 4 总结
1 引言
目标物体的边缘对图像识别和计算机分析十分有用。边缘可以勾画出目标物体，使观察者一目了然；边缘蕴含了丰富的内在信息（如方向、形状等），是图像识别中抽取图像特征的重要属性。轮廓提取是边界分割中非常重要的一种处理，同时也是图像处理的经典难题，轮廓提取和轮廓跟踪的目的都是获得图像的外部轮廓特征。
2 原理
二值图像的轮廓提取的原理非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点皆为黑色，则将该点删除。对于非二值图像，需要先进行二值化处理。轮廓提取的方法有很多，在这里我们介绍一种最基本、最简单容易实现的算法。算法原理如下：
- 在进行轮廓提取时，使用一个一维数组，用来记录处理的像素点的周围8邻域的信息
- 若8个邻域的像素点的灰度值和中心点的灰度值相同，则认为该点在物体的内部，可以删除；
- 否则，认为该点在图像的边缘，需要保留。
- 依次处理图像中每一个像素，则最后留下来的就是图像的轮廓。
3 Python实现
1）读入彩色图像
img_name = "./20210808/sample3.png"
img = cv2.imread(img_name)
结果如下：
2) 彩色图像灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
结果如下：
3）二值化
def get_binary_img(img):
# gray img to bin image
bin_img = np.zeros(shape=(img.shape), dtype=np.uint8)
h = img.shape[0]
w = img.shape[1]
for i in range(h):
for j in range(w):
bin_img[i][j] = 255 if img[i][j] > 127 else 0
return bin_img
# 调用
bin_img = get_binary_img(gray_img)
结果如下：
4）提取轮廓
参考上述原理，进行实现，代码如下：
def get_contour(bin_img):
# get contour
contour_img = np.zeros(shape=(bin_img.shape),dtype=np.uint8)
contour_img += 255
h = bin_img.shape[0]
w = bin_img.shape[1]
for i in range(1,h-1):
for j in range(1,w-1):
if(bin_img[i][j]==0):
contour_img[i][j] = 0
sum = 0
sum += bin_img[i - 1][j + 1]
sum += bin_img[i][j + 1]
sum += bin_img[i + 1][j + 1]
sum += bin_img[i - 1][j]
sum += bin_img[i + 1][j]
sum += bin_img[i - 1][j - 1]
sum += bin_img[i][j - 1]
sum += bin_img[i + 1][j - 1]
if sum == 0:
contour_img[i][j] = 255
return contour_img
# 调用
contour_img = get_contour(bin_img)
结果如下：
4 总结
通过上述简单步骤，我们实现了物体轮廓提取，相应的处理效果如下：
上图中 左侧为原图，右侧为我们提取的物体轮廓图。
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