OpenCV处理图片使用轮廓检测后，如何检测是否有轮廓包裹另一个轮廓

Question

处理图片使用轮廓检测后，如何检测是否有轮廓包裹另一个轮廓，比如说一个大轮廓里面有个小轮廓，只识别出大轮廓

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在处理图像使用OpenCV进行轮廓检测后，要检测一个轮廓是否包裹另一个轮廓，可以通过比较各个轮廓的边界框（bounding boxes）或者轮廓面积来实现。如果一个轮廓的边界框完全包含了另一个轮廓的边界框，或者一个轮廓的面积明显大于另一个轮廓，那么可以认为这个大轮廓包裹了小轮廓。以下是使用Python和OpenCV实现这一功能的基本步骤和示例代码：

1. 读取图像并转换为灰度图。
2. 应用边缘检测（如Canny边缘检测）以获取图像中的轮廓。
3. 找到所有的轮廓。
4. 计算每个轮廓的边界框和面积。
5. 比较各个轮廓的边界框或面积，判断是否存在一个大轮廓包裹小轮廓的情况。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('your_image_path.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=50, threshold2=150)

# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 存储大轮廓的信息，假设我们暂时不知道哪个是大轮廓
large_contour = None
large_contour_area = 0

for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    contour_area = cv2.contourArea(contour)
    if contour_area > large_contour_area:  # 如果当前轮廓面积比之前记录的大轮廓还大，更新大轮廓信息
        large_contour = contour
        large_contour_area = contour_area
        
    # 获取轮廓的边界框（矩形框）
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)  # (x, y) 是矩形左上角坐标，w 和 h 是矩形的宽和高
    # 这里可以添加代码来检测是否有其他小轮廓被这个大轮廓的边界框完全包含
    # 如果检测到小轮廓的边界框完全位于这个大轮廓的边界框内，则可以认为大轮廓包裹了小轮廓
    # 此处略过具体实现细节，需要根据具体情况进一步编写代码逻辑来判断小轮廓的存在性及其与大轮廓的关系。
    
# 到这里为止我们找到了可能的大轮廓（基于面积最大），接下来需要进一步判断是否存在小轮廓被其包裹的情况。这部分需要更多的逻辑处理。这里只是一个框架性的代码示例。实际的实现会根据具体需求有所不同。可能涉及到比较不同轮廓间的几何关系等复杂操作。 
``` 需要注意的是，这段代码只是一个大致的框架，真正的实现还需要根据具体情况进行逻辑处理，比如判断小轮廓的存在性及其与大轮廓的关系等。此外，关于如何定义“大”和“小”也需要根据实际情况设定一个合理的阈值或标准。