[OpenCV python]컨투어 찾기 ( cv2.findContours )

작성일자 : 21.09.27

외곽선 검출

• 이진화를 통해 얻은 영상으로 부터 레이블 맵을 생성 함
• 이미지의 윤곽을 검출한다는 개념
• 이미지 자체에 검출된 구역을 나눈 후 각각을 contours 로 적용이 됨
• 컨투어의 크기와 사이즈 각도도 검출할 수 있음

 

레이블 맵과 컨투어

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(IMG_DIR)
img2 = img.copy()

# 그레이 스케일로 변환
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 스레시홀드로 바이너리 이미지로 만들어서 검은배경에 흰색전경으로 반전
ret, imthres = cv2.threshold(imgray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 가장 바깥쪽 컨투어에 대해 모든 좌표 반환
im2, contour, hierarchy = cv2.findContours(imthres, cv2.RETR_EXTERNAL, \
                                                 cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 가장 바깥쪽 컨투어에 대해 꼭지점 좌표만 반환
im2, contour2, hierarchy = cv2.findContours(imthres, cv2.RETR_EXTERNAL, \
                                                cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 각각의 컨투의 갯수 출력
print('도형의 갯수: %d(%d)'% (len(contour), len(contour2)))

# 모든 좌표를 갖는 컨투어 그리기, 초록색 
cv2.drawContours(img, contour, -1, (0,255,0), 4)

# 꼭지점 좌표만을 갖는 컨투어 그리기, 초록색
cv2.drawContours(img2, contour2, -1, (0,255,0), 4)

# 컨투어 모든 좌표를 작은 파랑색 점(원)으로 표시
for i in contour:
    for j in i:
        cv2.circle(img, tuple(j[0]), 1, (255,0,0), -1) 

# 컨투어 꼭지점 좌표를 작은 파랑색 점(원)으로 표시 
for i in contour2:
    for j in i:
        cv2.circle(img2, tuple(j[0]), 1, (255,0,0), -1) 

# 결과 출력
cv2.imshow('CHAIN_APPROX_NONE', img)
cv2.imshow('CHAIN_APPROX_SIMPLE', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()