OpenCV 邊界框
本教程將討論使用 OpenCV 的 boundingRect() 函式查詢影象中存在的形狀周圍的邊界框。
使用 OpenCV 的 boundingRect() 函式查詢影象中存在的形狀周圍的邊界框
我們可以使用 OpenCV 的 boundingRect() 函式在影象中的形狀周圍找到並新增邊界矩形或框。
boundingRect() 函式返回 x 和 y 座標以及矩形的寬度和高度，我們可以使用這些值使用 rectangle() 函式圍繞影象中存在的形狀繪製一個矩形。
我們必須在 boundingRect() 函式內傳遞輪廓。我們可以使用 OpenCV 的 findContours() 函式找到給定影象的輪廓，但我們必須在 findContours() 函式中使用二進位制或黑白影象。
要將給定的影象轉換為二進位制，我們必須使用 OpenCV 的 cvtColor() 和 threshold() 函式。cvtColor() 函式用於將一種顏色空間轉換為另一種顏色空間，我們將使用它來將 BGR 影象轉換為灰度。
threshold() 函式將灰度影象轉換為只有兩個值 0 和 255 的二進位制影象。例如，讓我們圍繞給定影象中存在的每個形狀繪製一個邊界框。
請參閱下面的程式碼。
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('shapes.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
ROI_number = 0
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0,0,255), 2)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('Thresh',thresh)
cv2.waitKey()
輸出：
上面的影象是隻有兩種顏色的二值影象，白色和黑色，下面的影象是帶有邊界框的原始影象。
OpenCV 的 findContours() 和 rectangle() 函式的引數
findContours() 函式的第一個引數是二值影象，第二個引數是輪廓檢索方法。
我們使用 cv2.RETR_EXTERNAL，因為我們只需要外部輪廓。第三個引數是用於查詢輪廓的近似方法。
我們使用 rectangle() 函式在形狀周圍繪製邊界框；我們使用 rectangle() 函式，它在每個形狀周圍繪製一個矩形。
rectangle() 函式的第一個引數是我們要在其上繪製邊界框的影象。
第二個引數是起始位置，它將設定矩形的起始點。第三個引數是矩形的結束位置。
第四個引數以 BGR 三元組格式定義矩形的顏色，第五個引數是矩形的線條粗細。我們還可以將每個形狀分別提取和儲存為單獨的影象檔案。
我們可以使用矩形座標來定義感興趣的區域，我們可以使用 NumPy 切片提取並使用 OpenCV 的 imwrite() 函式將其儲存。
每個形狀的影象將儲存在與原始影象相同的目錄中。
例如，讓我們儲存上圖中存在的每個形狀。請參閱下面的程式碼。
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('shapes.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
ROI_number = 0
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0,0,255), 2)
ROI = original[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('Image_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
ROI_number += 1
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('Thresh',thresh)
cv2.waitKey()
輸出：
可以看到，每張圖片都被提取出來，分別儲存在當前儲存程式碼檔案的目錄下。
