1图像矩
帮你计算一些属性，比如重心，面积等。
函数cv2.moments()会给你一个字典，包含所有矩值
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('star.jpg',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)
cnt = contours[0]
M = cv2.moments(cnt)
print M
你可以从这个里面得到有用的数据比如面积，重心等。重心可以用下面的式子得到：
cx=int(M['m10']/M['m00'])
cy=int(M['m01']/M['m00'])
2.轮廓面积
轮廓面积由函数cv2.contourArea()得到或者从矩里得到M['m00']
area=cv2.contourArea(cnt)
3.轮廓周长
可以用cv2.arcLength()函数得到。第二个参数指定形状是否是闭合的轮廓（如果传True）。或者只是一个曲线。
perimeter=cv2.arcLength(cnt,True)
4.轮廓近似
这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。
要理解这个，假设你试图找一个图像里的方块，但是由于图像里的一些问题，你得不到一个完美的方块，只能得到一个“坏方块”。现在你可以使用这个函数来近似，第二个参数叫epsilon，是从轮廓到近似轮廓的最大距离。是一个准确率参数，好的epsilon的选择可以得到正确的输出。
epsilon = 0.1*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
在下面第二个图像里，绿线显示了epsilon = 10% of arc length 的近似曲线。第三个图像显示了epsilon = 1% of the arc length。第三个参数指定曲线是否闭合。
5.凸形外壳
凸形外壳和轮廓近似类似，但是还不一样（某些情况下两个甚至提供了同样的结果）。这儿，cv2.convexHull()函数检查凸面曲线缺陷并修复它。一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。
hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]
参数详情：
·points 是我们传入的轮廓
·hull 是输出，一般我们不用传
·clockwise： 方向标示，如果是True，输出凸形外壳是顺时针方向的。否则，是逆时针的。
·returnPoints：默认是True。然后会返回外壳的点的坐标。如果为False，它会返回轮廓对应外壳点的索引。
所以要获得凸形外壳，下面
hull=cv2.convexHull(cnt)
但是如果你想找到凸面缺陷，你需要传入returnPoints = False。我们拿上面的矩形图形来说，首先我找到他的轮廓cnt，现在用returnPoints = True来找他的凸形外壳，我得到下面的值：[[[234 202]], [[51 202]], [51 79]], [[234 79]]] 是四个角的点。如果你用returnPoints = False，我会得到下面的结果：[[129], [67], [0], [142]]. 这是轮廓里对应点的索引，比如cnt[129] = [234, 202]]，这和前面结果一样。
6.检查凸面
有一个函数用来检查是否曲线是凸面, cv2.isContourConvex().它返回True或False。
k=cv2.isContourConvex(cnt)
7.边界矩形
有两种边界矩形
7.a.正边界矩形
这个矩形不考虑对象的旋转，所以边界矩形的面积不是最小的，函数是cv2.boundingRect()。
假设矩形左上角的坐标是(x,y)， （w, h）是它的宽和高
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
7.b.渲染矩形
这个边界矩形是用最小面积画出来的，所以要考虑旋转。函数是cv2.minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，包含了(左上角(x,y)，（width, height）,旋转角度）。但是要画这个矩形我们需要4个角。这四个角用函数cv2.boxPoints()得到
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
im = cv2.drawContours(im,[box],0,(0,0,255),2)
8.最小闭包圆
我们找一个目标的外接圆可以用函数cv2.minEnclosingCircle().这个圆用最小面积完全包围目标。
(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x),int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
9.椭圆
用一个椭圆来匹配目标。它返回一个旋转了的矩形的内接椭圆
ellipse=cv2.fitEllipse(cnt)
im=cv2.ellipse(im,ellipse,(0,255,0),2)
10. 直线
类似的我们可以匹配一根直线，下面的图像包含一系列的白色点，我们可以给它一条近似的直线。
rows,cols = img.shape[:2]
[vx,vy,x,y] = cv2.fitLine(cnt, cv2.DIST_L2,0,0.01,0.01)
lefty = int((-x*vy/vx) + y)
righty = int(((cols-x)*vy/vx)+y)
img = cv2.line(img,(cols-1,righty),(0,lefty),(0,255,0),2)
END
