[C++ 로 OpenCV 구현하기] (7) Shapes/Contour Detection

<본 블로그는 Murtaza's Workshop 의 유튜브를 참고해서 공부하며 작성하였습니다 :-)>

=> LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision

 

🌀 Shapes/Contour Detection

💧 getStructuringElement

크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정

getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 

 

shape : 커널의 모양 (타입 : cv::MorphShapes)

      ►  MORPH_CROSS : 십자가형

      ►  MORPH_ELLIPSE : 타원형

      ►  MORPH_RECT : 직사각형

ksize : 커널의 크기

anchor : 커널의 기준점. default(-1,-1)은 중심을 기준점

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #7. Shapes/Contour Detection
Mat imgHSV, mask;
int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;

void main() {

	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

	// Preprocessing
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);

	// getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 
	// : 크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	imshow("Image", img);
	imshow("Image Gray", imgGray);
	imshow("Image Blur", imgBlur);
	imshow("Image Canny", imgCanny);
	imshow("Image Dil", imgDil);

	waitKey(0);

}

 

💧 findContours (외곽선 검출)

외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업

여러 외곽선을 표현할 때는 객체 하나의 외곽선을 원소로 갖는 리스트로 표현

전체 리스트의 갯수는 전체 외곽선 갯수(N)

cv2.findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 

image : 입력 영상. non-zero 픽셀을 객체로 간주함
mode : 외곽선 검출 모드. cv2.RETR_로 시작하는 상수
method : 외곽선 근사화 방법. cv2.CHAIN_APPROX_로 시작하는 상수
contours : 검출된 외곽선 좌표, len(contours)=전체 외곽선 개수(N)
hierarchy : 외곽선 계층 정보, hierarchy[0, i, 0] ~ hierarchy[0, i, 3]이 순서대로 next, prev, child, parent 외곽선 인덱스, 외곽선이 없으면 -1.
offset : 좌표 값 이동 옵셋, 기본값은 (0, 0)

 

💧 drawContours (외곽선 그리기)

검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기

cv2.drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)

 

image : 입출력 영상 • contours: (cv2.findContours() 함수로 구한) 외곽선 좌표 정보
contourIdx : 외곽선 인덱스. 음수(-1)를 지정하면 모든 외곽선을 그린다
color : 외곽선 색상 • thickness: 외곽선 두께, thinkness < 0이면 내부를 채운다
lineType : LINE_4, LINE_8, LINE_AA 중 하나 지정
hierarchy : 외곽선 계층 정보
maxLevel : 그리기를 수행할 최대 외곽선 레벨 (maxLevel = 0 이면 contourIdx로 지정된 외곽선만 그린다)

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #7. Shapes/Contour Detection
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	
	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	
	// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
	// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
	drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);
}

void main() {
	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);

	// Preprocessing
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);

	// getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 
	// : 크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	getContours(imgDil, img);

	imshow("Image", img);
	//imshow("Image Gray", imgGray);
	//imshow("Image Blur", imgBlur);
	//imshow("Image Canny", imgCanny);
	//imshow("Image Dil", imgDil);

	waitKey(0);

}

 

💧 boundingRect

주어진 점을 감싸는 최소 크기 사각형(바운딩 박스)를 반환

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #7. Shapes/Contour Detection
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;
	
	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
	vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
	vector<Rect> boundRect(contours.size());

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
	{
		float peri = arcLength(contours[i], true);
		approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

		// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
		// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
		drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255), 2);
		cout << conPoly[i].size() << endl;
		
		// 주어진 점을 감싸는 최소 크기 사각형(바운딩 박스)를 반환
		boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]);
		rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
	}
}

void main() {
	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);

	// Preprocessing
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);

	// getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 
	// : 크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	getContours(imgDil, img);

	imshow("Image", img);
	//imshow("Image Gray", imgGray);
	//imshow("Image Blur", imgBlur);
	//imshow("Image Canny", imgCanny);
	//imshow("Image Dil", imgDil);

	waitKey(0);

}

 

💧 모양에 맞춰 Text 넣기

approxPolyDP(contour, epsilon, True)

윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환

approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)

 

윤곽선 : 검출된 윤곽선들이 저장된 Numpy 배열

근사치 정확도 : 입력된 다각형(윤곽선)과 반환될 근사화된 다각형 사이의 최대 편차 간격

폐곡선 : 검출된 윤곽선이 닫혀있는지, 열려있는지 설정

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #7. Shapes/Contour Detection
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);	

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		cout << area << endl;

		vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
		vector<Rect> boundRect(contours.size());
		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);
			
			cout << conPoly[i].size() << endl;
			boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]);

			int objCor = (int)conPoly[i].size();

			if (objCor == 3) { objectType = "Tri"; }
			else if (objCor == 4) { objectType = "Rect"; }
			else if (objCor > 4) { objectType = "Circle"; }

			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
			putText(img, objectType, { boundRect[i].x,boundRect[i].y - 5 }, FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(0, 69, 255), 2);
		}
	}
}

void main() {
	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);

	// Preprocessing
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);

	// getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 
	// : 크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	getContours(imgDil, img);

	imshow("Image", img);
	//imshow("Image Gray", imgGray);
	//imshow("Image Blur", imgBlur);
	//imshow("Image Canny", imgCanny);
	//imshow("Image Dil", imgDil);

	waitKey(0);

}

 

💧 산술 계산을 통해 직사각형 or 정사각형 구분하기

#include <opencv2/opencv.hpp>		// OpenCV에서 지원하는 모든 기능
#include <opencv2/videoio.hpp>		// 비디오 추적 및 배경 segmentation과 관련된 루틴
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>	// 기본 데이터 타입이 선언 (Mat 이나 Point가 선언, 행렬 연산 혹은 벡터 연산)
#include <opencv2/highgui.hpp>		// 윈도우 화면, UI처리(슬라이더, 버튼 등) 및 마우스 제어 가능
#include <iostream>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

// #7. Shapes/Contour Detection
Mat imgGray, imgBlur, imgCanny, imgDil, imgErode;

void getContours(Mat imgDil, Mat img) {

	vector<vector<Point>> contours;
	vector<Vec4i> hierarchy;

	// findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None) 
	// : 외곽선 검출이란 객체의 외곽선 좌표를 모두 추출하는 작업
	findContours(imgDil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

	for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
		int area = contourArea(contours[i]);
		cout << area << endl;

		vector<vector<Point>> conPoly(contours.size());
		vector<Rect> boundRect(contours.size());
		string objectType;

		if (area > 1000) {
			float peri = arcLength(contours[i], true);
			
			// approxPolyDP(윤곽선, 근사치 정확도, 폐곡선)
			// : 윤곽선들의 윤곽점들로 근사해 근사 다각형으로 반환
			approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);

			cout << conPoly[i].size() << endl;
			boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]);

			int objCor = (int)conPoly[i].size();
            
			// 산술 계산을 통해 직사각형 or 정사각형 구분하기
			if (objCor == 3) { objectType = "Tri"; }
			else if (objCor == 4)
			{
				float aspRatio = (float)boundRect[i].width / (float)boundRect[i].height;
				cout << aspRatio << endl;
				if (aspRatio > 0.95 && aspRatio < 1.05) { objectType = "Square"; }
				else { objectType = "Rect"; }
			}
			else if (objCor > 4) { objectType = "Circle"; }

			// drawContours(image, contours, contourIdx, color, thickness=None, lineType=No)
			// : 검출한 외곽선을 확인하기 위해 이 함수를 이용하여 외곽선을 화면에 그리기
			drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);
			rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);
			putText(img, objectType, { boundRect[i].x,boundRect[i].y - 5 }, FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, Scalar(0, 69, 255), 2);
		}
	}
}

void main() {
	string path = "Resources/shapes.png";
	Mat img = imread(path);

	// Preprocessing
	cvtColor(img, imgGray, COLOR_BGR2GRAY);
	GaussianBlur(imgGray, imgBlur, Size(3, 3), 3, 0);
	Canny(imgBlur, imgCanny, 25, 75);

	// getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None) 
	// : 크기와 모양을 설정하고 고정점 위치도 임의대로 결정
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	dilate(imgCanny, imgDil, kernel);

	getContours(imgDil, img);

	imshow("Image", img);
	//imshow("Image Gray", imgGray);
	//imshow("Image Blur", imgBlur);
	//imshow("Image Canny", imgCanny);
	//imshow("Image Dil", imgDil);

	waitKey(0);

}