Python OpenCV - 查找轮廓中心

在使用OpenCV进行图像处理时，经常需要查找图像中对象的轮廓并找到它们的中心点。在本文中，我们将介绍如何使用Python OpenCV来查找轮廓中心。

准备工作

在开始本文，请确保您已经安装了Python和OpenCV。您可以通过以下命令来安装：

pip install opencv-python

查找轮廓

首先，让我们看看如何使用OpenCV来查找图像中对象的轮廓。假设我们有一张包含一些对象的图像，我们希望找到它们的轮廓。

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")

# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.threshold()将图像二值化，以便更容易地找到轮廓。接下来，我们使用cv2.findContours()函数来查找轮廓。在这个例子中，我们只绘制了最外层的轮廓，但你也可以绘制所有的轮廓。

查找轮廓的中心

现在，我们已经找到了轮廓，接下来，让我们看看如何找到它们的中心。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")

# 转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)

# 找到轮廓的中心
for contour in contours:
    # 计算轮廓的矩
    M = cv2.moments(contour)

    # 计算重心
    if M["m00"] != 0:
        cx = int(M["m10"] / M["m00"])
        cy = int(M["m01"] / M["m00"])

        # 绘制中心点
        cv2.circle(img, (cx, cy), 3, (0, 0, 255), -1)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们使用cv2.moments()函数计算轮廓的矩。我们可以使用矩来计算轮廓的重心，即轮廓的中心点。最后，我们绘制中心点。

至此，我们已经学会了如何使用Python OpenCV来查找轮廓中心。