· Hakan Çelik · OpenCV / İleri Konular · 4 dk okuma
Kontur Hiyerarşisi

OpenCV Serisi 30/64
- 1. Boya Fırçası Olarak Fare
- 2. Canny Kenar Algılama
- 3. Görüntü Geçişleri
- 4. Görüntü Piramitleri
- 5. Görüntülerde Aritmetik İşlemler
- 6. Görüntülerle İlgili Temel İşlemler
- 7. Görüntünün Geometrik Dönüşümleri
- 8. Görüntüyü Yumuşatma - ( Smoothing Images )
- 9. Histogramlar
- 10. Konturler ( Contours )
- 11. Morfolojik Dönüşümler
- 12. Opencv Nedir Ve Kurulumu
- 13. Opencv Resim Işlemleri
- 14. Opencv Video Işlemleri
- 15. Opencv'de Çizim Fonksiyonları
- 16. Performans Ölçüm Ve Geliştirme Teknikleri
- 17. Renk Alanlarını Değiştirme
- 18. Renk Paleti Olarak Parça Çubuğu ( Trackbar )
- 19. Resim Eşikleme
- 20. Şablon Eşleştirme
- 21. Hough Doğru Dönüşümü
- 22. Hough Daire Dönüşümü
- 23. Fourier Dönüşümü
- 24. Histogram Eşitleme
- 25. 2B Histogramlar
- 26. Histogram Geri Projeksiyonu
- 27. Kontur Özellikleri
- 28. Kontur Nitelikleri
- 29. Konturlerle Daha Fazla İşlev
- 30. Kontur Hiyerarşisi
- 31. GrabCut ile Etkileşimli Ön Plan Çıkarma
- 32. Watershed Algoritması ile Görüntü Segmentasyonu
- 33. Özellikleri Anlamak
- 34. Harris Köşe Tespiti
- 35. Shi-Tomasi Köşe Dedektörü ve İzlenecek İyi Özellikler
- 36. SIFT'e Giriş (Ölçek Değişmez Özellik Dönüşümü)
- 37. SURF'e Giriş (Hızlandırılmış Sağlam Özellikler)
- 38. Köşe Tespiti için FAST Algoritması
- 39. BRIEF — İkili Sağlam Bağımsız Temel Özellikler
- 40. ORB (Yönlü FAST ve Döndürülmüş BRIEF)
- 41. Özellik Eşleştirme
- 42. Özellik Eşleştirme + Nesneleri Bulmak için Homografi
- 43. Meanshift ve Camshift ile Nesne Takibi
- 44. Optik Akış
- 45. Arka Plan Çıkarma
- 46. Kamera Kalibrasyonu
- 47. Poz Tahmini
- 48. Epipolar Geometri
- 49. Stereo Görüntülerden Derinlik Haritası
- 50. k-En Yakın Komşuyu Anlamak
- 51. kNN ile El Yazısı OCR
- 52. SVM'yi Anlamak
- 53. SVM ile El Yazısı OCR
- 54. K-Ortalamalar Kümeleme'yi Anlamak
- 55. OpenCV'de K-Ortalamalar Kümeleme
- 56. Görüntü Gürültü Giderme
- 57. Görüntü Onarımı (Inpainting)
- 58. Yüksek Dinamik Aralık (HDR) Görüntüleme
- 59. Haar Cascade ile Yüz Tespiti
- 60. pip ile OpenCV Kurulumu
- 61. Ubuntu'da OpenCV-Python Kurulumu
- 62. Fedora'da OpenCV-Python Kurulumu
- 63. Windows'ta OpenCV-Python Kurulumu
- 64. OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?
Kontur Hiyerarşisi
Hedefler
Bu bölümde konturların hiyerarşisini, yani Konturlardaki ebeveyn-çocuk ilişkisini öğreneceğiz.
Teori
Konturlara ilişkin son birkaç makalede OpenCV’nin sunduğu çeşitli kontur fonksiyonlarıyla çalıştık. Ancak cv2.findContours() fonksiyonuyla görüntüdeki konturları bulurken bir argüman geçirdik: Kontur Alma Modu. Genellikle cv2.RETR_LIST veya cv2.RETR_TREE geçirdik ve düzgün çalıştı. Peki bu aslında ne anlama gelir?
Ayrıca çıktıda üç dizi elde ettik: birincisi görüntü, ikincisi konturlarımız, bir de hierarchy (hiyerarşi) adını verdiğimiz ek bir çıktı. Ama bu hiyerarşiyi hiçbir yerde kullanmadık. Peki bu hiyerarşi nedir ve ne işe yarar?
Hiyerarşi Nedir?
Normalde cv2.findContours() fonksiyonunu bir görüntüdeki nesneleri tespit etmek için kullanırız. Bazen nesneler farklı konumlarda bulunur. Ancak bazı durumlarda bazı şekiller diğerlerinin içindedir; tıpkı iç içe geçmiş figürler gibi. Bu durumda dıştakine ebeveyn, içtekine ise çocuk deriz. Bu şekilde, bir görüntüdeki konturların birbirleriyle bir ilişkisi vardır. Bu ilişkinin temsili Hiyerarşi olarak adlandırılır.
Aşağıdaki örnek görüntüyü ele alalım:

Bu görüntüde 0-5 arasında numaralandırdığım birkaç şekil vardır. 2 ve 2a, en dıştaki kutunun dış ve iç konturlarını belirtir.
Burada kontur 0, 1, 2 dış veya en dışta bulunanlardır. Bunlar hiyerarşi-0’da veya aynı hiyerarşi seviyesindedir.
Sonrasında kontur-2a gelir. Bu, kontur-2’nin çocuğu olarak değerlendirilebilir. Dolayısıyla hiyerarşi-1’dedir. Benzer şekilde kontur-3, kontur-2’nin çocuğudur ve bir sonraki hiyerarşide yer alır. Son olarak konturlar 4, 5 kontur-3a’nın çocuklarıdır ve son hiyerarşi seviyesindedir.
OpenCV’de Hiyerarşi Temsili
Her kontur, hangi hiyerarşide olduğu, çocuğunun ve ebeveyninin kim olduğu hakkında bilgiye sahiptir. OpenCV bunu dört değerden oluşan bir dizi olarak temsil eder: [Sonraki, Önceki, İlk_Çocuk, Ebeveyn]
- Sonraki (Next): Aynı hiyerarşik seviyedeki bir sonraki konturu gösterir.
- Önceki (Previous): Aynı hiyerarşik seviyedeki önceki konturu gösterir.
- İlk_Çocuk (First_Child): İlk çocuk konturunu gösterir.
- Ebeveyn (Parent): Ebeveyn konturunun indeksini gösterir.
Not: Çocuk veya ebeveyn yoksa, o alan -1 olarak alınır.
Kontur Alma Modları
1. RETR_LIST
Dört bayrak arasından açıklama açısından en basiti budur. Tüm konturları alır ancak herhangi bir ebeveyn-çocuk ilişkisi oluşturmaz. Ebeveynler ve çocuklar bu kuralda eşittir; hepsi yalnızca konturlardır. Yani hepsi aynı hiyerarşi seviyesine aittir.
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[ 3, 1, -1, -1],
[ 4, 2, -1, -1],
[ 5, 3, -1, -1],
[ 6, 4, -1, -1],
[ 7, 5, -1, -1],
[-1, 6, -1, -1]]])Kodunuzda hiyerarşi özelliklerini kullanmıyorsanız bu iyi bir seçimdir.
2. RETR_EXTERNAL
Bu bayrağı kullanırsanız yalnızca en dıştaki konturları döndürür. Tüm çocuk konturlar geride bırakılır. Bu kuralda yalnızca her ailenin en büyüğü önem taşır; diğer aile üyeleriyle ilgilenmez.
Görüntümüzde en dışta kaç kontur vardır? Yani hiyerarşi-0 seviyesinde? Yalnızca 3 tane: konturlar 0, 1, 2.
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[-1, 1, -1, -1]]])Yalnızca dış konturları çıkarmak istiyorsanız bu bayrağı kullanabilirsiniz.
3. RETR_CCOMP
Bu bayrak tüm konturları alır ve onları 2 seviyeli bir hiyerarşide düzenler. Nesnenin dış konturları hiyerarşi-1’e, nesnenin içindeki deliklerin konturları ise hiyerarşi-2’ye yerleştirilir.

Örneğin kontur-0’ı düşünün. Hiyerarşi-1’dedir. İki deliği var: konturlar 1 ve 2, bunlar hiyerarşi-2’ye aittir. Bu nedenle kontur-0’ın aynı hiyerarşi seviyesindeki bir sonraki konturu kontur-3’tür. Önceki yoktur. İlk çocuğu hiyerarşi-2’deki kontur-1’dir. Ebeveyni yoktur çünkü hiyerarşi-1’dedir. Dizi: [3, -1, 1, -1]
>>> hierarchy
array([[[ 3, -1, 1, -1],
[ 2, -1, -1, 0],
[-1, 1, -1, 0],
[ 5, 0, 4, -1],
[-1, -1, -1, 3],
[ 7, 3, 6, -1],
[-1, -1, -1, 5],
[ 8, 5, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])4. RETR_TREE
Bu son ve en kapsamlı bayraktır. Tüm konturları alır ve tam bir aile hiyerarşisi listesi oluşturur. Kim büyükbaba, kim baba, kim oğul, kim torun olduğunu bile söyler!

Kontur-0’ı ele alalım: Hiyerarşi-0’dadır. Aynı hiyerarşideki bir sonraki kontur, kontur-7’dir. Önceki kontur yoktur. Çocuğu kontur-1’dir. Ebeveyni yoktur. Dizi: [7, -1, 1, -1]
>>> hierarchy
array([[[ 7, -1, 1, -1],
[-1, -1, 2, 0],
[-1, -1, 3, 1],
[-1, -1, 4, 2],
[-1, -1, 5, 3],
[ 6, -1, -1, 4],
[-1, 5, -1, 4],
[ 8, 0, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
Hakan Çelik


