· Hakan Çelik · OpenCV / İleri Konular · 3 dk okuma

Konturler ( Contours )

Konturlerin ne olduğunu anlayacağız. Konturleri bulmayı ve çizmeyi öğreneceğiz. Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.findContours(), cv2.drawContours()
OpenCV Serisi 10/64
  1. 1. Boya Fırçası Olarak Fare
  2. 2. Canny Kenar Algılama
  3. 3. Görüntü Geçişleri
  4. 4. Görüntü Piramitleri
  5. 5. Görüntülerde Aritmetik İşlemler
  6. 6. Görüntülerle İlgili Temel İşlemler
  7. 7. Görüntünün Geometrik Dönüşümleri
  8. 8. Görüntüyü Yumuşatma - ( Smoothing Images )
  9. 9. Histogramlar
  10. 10. Konturler ( Contours )
  11. 11. Morfolojik Dönüşümler
  12. 12. Opencv Nedir Ve Kurulumu
  13. 13. Opencv Resim Işlemleri
  14. 14. Opencv Video Işlemleri
  15. 15. Opencv'de Çizim Fonksiyonları
  16. 16. Performans Ölçüm Ve Geliştirme Teknikleri
  17. 17. Renk Alanlarını Değiştirme
  18. 18. Renk Paleti Olarak Parça Çubuğu ( Trackbar )
  19. 19. Resim Eşikleme
  20. 20. Şablon Eşleştirme
  21. 21. Hough Doğru Dönüşümü
  22. 22. Hough Daire Dönüşümü
  23. 23. Fourier Dönüşümü
  24. 24. Histogram Eşitleme
  25. 25. 2B Histogramlar
  26. 26. Histogram Geri Projeksiyonu
  27. 27. Kontur Özellikleri
  28. 28. Kontur Nitelikleri
  29. 29. Konturlerle Daha Fazla İşlev
  30. 30. Kontur Hiyerarşisi
  31. 31. GrabCut ile Etkileşimli Ön Plan Çıkarma
  32. 32. Watershed Algoritması ile Görüntü Segmentasyonu
  33. 33. Özellikleri Anlamak
  34. 34. Harris Köşe Tespiti
  35. 35. Shi-Tomasi Köşe Dedektörü ve İzlenecek İyi Özellikler
  36. 36. SIFT'e Giriş (Ölçek Değişmez Özellik Dönüşümü)
  37. 37. SURF'e Giriş (Hızlandırılmış Sağlam Özellikler)
  38. 38. Köşe Tespiti için FAST Algoritması
  39. 39. BRIEF — İkili Sağlam Bağımsız Temel Özellikler
  40. 40. ORB (Yönlü FAST ve Döndürülmüş BRIEF)
  41. 41. Özellik Eşleştirme
  42. 42. Özellik Eşleştirme + Nesneleri Bulmak için Homografi
  43. 43. Meanshift ve Camshift ile Nesne Takibi
  44. 44. Optik Akış
  45. 45. Arka Plan Çıkarma
  46. 46. Kamera Kalibrasyonu
  47. 47. Poz Tahmini
  48. 48. Epipolar Geometri
  49. 49. Stereo Görüntülerden Derinlik Haritası
  50. 50. k-En Yakın Komşuyu Anlamak
  51. 51. kNN ile El Yazısı OCR
  52. 52. SVM'yi Anlamak
  53. 53. SVM ile El Yazısı OCR
  54. 54. K-Ortalamalar Kümeleme'yi Anlamak
  55. 55. OpenCV'de K-Ortalamalar Kümeleme
  56. 56. Görüntü Gürültü Giderme
  57. 57. Görüntü Onarımı (Inpainting)
  58. 58. Yüksek Dinamik Aralık (HDR) Görüntüleme
  59. 59. Haar Cascade ile Yüz Tespiti
  60. 60. pip ile OpenCV Kurulumu
  61. 61. Ubuntu'da OpenCV-Python Kurulumu
  62. 62. Fedora'da OpenCV-Python Kurulumu
  63. 63. Windows'ta OpenCV-Python Kurulumu
  64. 64. OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

Konturler ( Contours )

Konturlar: Başlarken

Hedefler

  • Konturlerin ne olduğunu anlayacağız.
  • Konturleri bulmayı ve çizmeyi öğreneceğiz.
  • Bu fonksiyonları öğreneceğiz : cv2.findContours(), cv2.drawContours()

Kontur Nedir ? ( Contours )

Konturlar, aynı renk veya yoğunluğa sahip olan tüm kesintisiz noktaları (sınır boyunca) birleştiren bir eğri olarak basitçe açıklanabilir. Konturlar, şekil analizi, nesne algılama ve tanıma için yararlı bir araçtır.

  • Daha iyi doğruluk için ikili görsel kullanılır ( binary images. ) yani kontur bulmadan önce, eşik veya canny kenar algılama uygulanır
  • findContours fonksiyonu kaynak görüntüyü değiştirir modifiye eder. Ayrıca kaynak görüntüyü, konturleri bulduktan sonra bile istenirse o başka değişkenler ile saklanır. yani saklayın.
  • OpenCV’de kontur bulma, siyah zeminden beyaz nesne bulmak gibidir. Hatırlayın, bulunması gereken nesne beyaz olmalı ve arka plan siyah olmalı.

İkili görselin konturlerini nasıl bulacağımıza bakalım.

import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.findContours() fonksiyonunda 3 tane argüman olduğunu görmüşsünüzdür, bunlar

  • Kaynak resim
  • Kontur alma modu ( contour retrieval mode )
  • Kontur yaklaşım yöntemi ( contour approximation method )

ve görselde ki konturler ve hiyerarşı çıkartılıyor.

konturler görsel içindeki bütün konturlerin python listesidir. Her bir kontur nesnenin sınır noktalarının (x,y) kordinatlarının numpy dizisidir.

Konturleri Nasıl Çizeriz ?

Konturleri çizmek için cv2.drawContours fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon ayrıca sınır noktaları verilen herhangi bit şeklin çiziminide destekler.

  • İlk argüman kaynak resim ( source image )
  • İkinci argüman bir Python listesi olarak geçmesi gereken contours
  • Üçüncü argüman konturlerin dizinidir ( bir kontur çizildiğinde kullanışlıdır. Bütün konturleri çizmek için, pass-1) ve geriye kalan argümanlar color ( renk ) thickness ( kalınlık ) vb.

Bir resmin bütün konturlerini çizmek

img = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

Bir kontur çizmek için, 4. konturu söyle ( say 4th contour ):

img = cv2.drawContours(img, contours, 3, (0,255,0), 3)

Ama çoğu zaman, aşağıdaki yöntem yararlı olacaktır:

cnt = contours[4]
img = cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0,255,0), 3)

Not : Son iki yöntem aynıdır, ancak ilerlediğinizde, sonuncusunun daha yararlı olduğunu göreceksiniz.

Kontur Yaklaşım Yöntemi

Contour Approximation Method

Bu üçüncü argüman olan cv2.findContours fonksiyonudur peki aslında bu nedir ?

Yukarıda, kontürlerin aynı yoğunlukta bir şeklin sınırları olduğunu söyledik. Bir şeklin sınırını (x, y) koordinatları saklar. Ancak bütün koordinatları saklıyor mu? İşte bu saklanacak olan konturleri yaklaştırma metodu ile bulunur.

Eğer cv2.CHAIN_APPROX_NONE değerini es ( pass ) geçerseniz, bütün sınır noktaları depolanır. Ancak aslında bütün noktalara ihtiyacınız varmı dır. Örneğin düz bir çizginin konturunu buldunuz. Bunu temsil etmek için çizgideki bütün noktalara ihtiyacınız varmı ? Hayır o çizginin sadece iki bitiş noktasına ihtiyacınız vardır. cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE bu ne yapar. Gereksiz tüm noktaları kaldırır ve konturu sıkıştırır, böylece belleği kurtarır.

Aşağıdaki dikdörtgen görüntüsü bu tekniği göstermektedir. Kontur dizideki tüm koordinatların üzerine bir daire çizer (mavi renkle çizilmiş). İlk resim, cv2 ile elde ettiğim noktaları ( points ) gösteriyor. CHAIN_APPROX_NONE (734 nokta ( points )) ve İkinci resim, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE (yalnızca 4 nokta) içeren bir resim gösterir. Bu şekilde hafızadan kazanmış oluyoruz.

Kontur Özellikleri

Hedefler

  • Konturlerin farklı özelliklerini bulacağız alan, çevre, ağırlık merkezi, sınırlayıcı kutu vb gibi.
  • Konturler ile ilgili bir çok fonksiyon göreceğiz.

Çevrilmeye kalınan yer; https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contour_features/py_contour_features.html


Kaynak: OpenCV Python Tutorials — Orijinal Döküman

Back to Blog

Related Posts

View All Posts »
OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV · 3 dk

OpenCV-Python bağlayıcılarının nasıl oluşturulduğunu öğrenin. C++ modüllerinin Python'a nasıl aktarıldığını, CV_EXPORTS_W, CV_WRAP gibi makroları ve gen2.py üreteci ile hdr_parser.py başlık ayrıştırıcısını anlattım.

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

OpenCV · 3 dk

OpenCV'de Haar Cascade sınıflandırıcılarını kullanarak yüz ve göz tespiti yapın. cv.CascadeClassifier ile gerçek zamanlı nesne tespitinin temellerini anlattım.

Görüntü Onarımı (Inpainting)

Görüntü Onarımı (Inpainting)

OpenCV · 2 dk

Eski fotoğraflardaki hasarları, çizikleri ve lekeleri OpenCV'nin cv.inpaint() fonksiyonu ile nasıl onaracağınızı öğrenin. Telea ve Navier-Stokes algoritmalarını anlattım.