4.3. 轮廓特性¶

在这里，我们将学习提取物体的一些常用属性，如固体、等效直径、掩模图像、平均强度等 Matlab regionprops documentation .

（注：质心、面积、周长等也属于这一类，但我们在上一章已经看到了）

4.3.1. 1. 纵横比¶

它是对象的边界矩形的宽高比。

\[Aspect \; Ratio = \frac{Width}{Height}\]

>>> %matplotlib inline
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>>
>>> import cv2
>>> import numpy as np
>>> img = cv2.imread('/cvdata/star.png', 0)
>>> ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)

>>> contours,hierarchy,aa = cv2.findContours(thresh, 1, 2)

>>> for cnt in hierarchy:
>>>     area = cv2.contourArea(cnt)
>>>     print(area)

>>> x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
>>> aspect_ratio = float(w)/h
>>> aspect_ratio

3.282051282051282

4.3.2. 2. 范围¶

区段是等高线面积与边框面积之比。

\[范围=frac{Object；Area}{Bounding；Rectangle；Area}\]

>>> area = cv2.contourArea(cnt)
>>> x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
>>> rect_area = w*h
>>> extent = float(area)/rect_area
>>> extent

0.6104607371794872

4.3.3. 3. 坚固性¶

坚固性是外形面积与其凸面船体面积的比值。

\[坚固性=frac{Contour；Area}{凸面；外壳；Area}\]

>>> area = cv2.contourArea(cnt)
>>> hull = cv2.convexHull(cnt)
>>> hull_area = cv2.contourArea(hull)
>>> solidity = float(area)/hull_area
>>> solidity

0.7952723438902691

4.3.4. 4. 当量直径¶

等效直径是其面积与轮廓面积相同的圆的直径。

\[等效直径\]

>>> area = cv2.contourArea(cnt)
>>> equi_diameter = np.sqrt(4*area/np.pi)
>>> equi_diameter

311.45206908193876

4.3.5. 5. 方向¶

方向是物体被指向的角度。下面的方法也给出了长轴和短轴的长度。

>>> (x,y),(MA,ma),angle = cv2.fitEllipse(cnt)

4.3.6. 6. 遮罩和像素点¶

在某些情况下，我们可能需要包含该对象的所有点。具体操作如下：

>>> mask = np.zeros(img.shape,np.uint8)
>>> cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
>>> pixelpoints = np.transpose(np.nonzero(mask))
>>> #pixelpoints = cv.findNonZero(mask)

>>> pixelpoints

array([[205, 323],
       [205, 324],
       [206, 322],
       ...,
       [399, 637],
       [399, 638],
       [399, 639]])

这里，给出了两种方法，一种使用Numpy函数，另一种使用OpenCV函数（最后一个注释行）来完成相同的操作。结果也一样，但略有不同。Numpy给出坐标 （行，列） 格式，而OpenCV提供坐标 （x，y） 格式。所以基本上答案是可以互换的。请注意， row = x 和 column = y .

4.3.7. 7. 最大值、最小值及其位置¶

我们可以用掩模图像来找到这些参数。

>>> min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(img,mask = mask)

4.3.8. 8. 平均颜色或平均强度¶

在这里，我们可以找到一个物体的平均颜色。也可以是灰度模式下对象的平均强度。我们又用了同样的面具。

>>> mean_val = cv2.mean(img,mask = mask)

>>> mean_val

(160.09079561559767, 0.0, 0.0, 0.0)

4.3.9. 9. 极值点¶

极值点是指对象的最上面、最下面、最右边和最左边的点。

>>> 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，如果我把它应用到印度地图上，我会得到以下结果：

4.3.10. 额外资源¶

4.3.11. 练习¶

MatlabRegionProps文档中还有一些特性。试着去实现它们。