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为什么OpenCV中的drawcontours不能填充图像边缘的轮廓？

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EDIT: 我通过向图像添加2位帧，然后使用我的代码，最后裁剪图像以删除额外的帧来绕过问题 . 这是一个丑陋的解决方案，但它的工作原理！

我遇到了一个问题，我不确定这是一个错误还是我缺乏经验 . 我会尽可能清楚地总结一下：

  • 我得到一个二进制图像，其中包含我想要分析的彩色图像的轮廓（白色像素是我的算法检测到的轮廓的周长，其余为黑色） . 图像非常复杂，因为我要检测的对象完全填满图像（没有“背景”） .

  • 我对该图像使用了findcontours：

contours, hierarchy = cv2.findContours(image,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

  • 然后"for"循环检测面积小于"X"像素的轮廓和 hierarchy[0][x][3] >= 0 （让我们调用新数组"contours_2"）

  • 我在新图片中绘制“contours_2”：

cv2.drawContours(image=image2, contours=contours_2, contourIdx=-1, color=(255,255,255), thickness=-1)

问题是drawcontours绘制所有轮廓都很好，但它不会“填充”图像边界中的轮廓（这是在图像边缘有一个边界的轮廓） . 我尝试将图像的边框像素（如框架）设置为True，但它不起作用，因为findcontours会自动将这些像素设置为零（在函数说明中） .

在前一个循环中使用 cv2.contourArea 可以很好地检测这些轮廓并返回正常值，因此无法知道drawcontours何时忽略轮廓以及何时正确填充轮廓 . cv2.isContourConvex 根本不起作用，因为每个轮廓都返回false .

我可以在绘制它们之前使用cv2.convexHull绘制那些“边缘”轮廓，但我只需要在边缘上使用它（因为它会使轮廓变形并且我想尽可能地避免这种情况） . 问题是......我无法检测哪些轮廓位于图像的边缘，哪些轮廓不是，并且可以使用drawcontours工作 .

所以我想问为什么drawContour表现得那样，如果有一些方法可以让它填充边缘的轮廓 . 或者，另一种解决方案是找到如何检测图像边界中的轮廓（因此我可以在需要时应用凸包） .

python opencv

3 回答

  • 2

    除了在边缘出现的小白线外，我在边缘填充轮廓没有问题 .

    enter image description here

    import cv2
import numpy as np

rows=512
cols=512

# Create image with new colour for replacement
img= np.zeros((rows,cols,3), np.uint8)
img[:,:]= (0,0,0)

#img=cv2.copyMakeBorder(img,1,1,1,1, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[0,0,0])

# Draw rectangle
img = cv2.rectangle(img,(400,0),(512,100),(255,255,255),-1)

imggray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


# Find Contour
_, contours, hierarchy = cv2.findContours( imggray.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(img, contours, 0, (0,0,255), -1)

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
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  • 1

    如果只有1个轮廓且使用contourIdx = -1，则会认为轮廓中的每个点都是一个单独的轮廓 . 您需要将单个轮廓包装为一个列表（即，如果轮廓中只有一个轮廓，则为contours = [contours_2]）

    干杯，丹

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  • -1

    更改

    cv2.drawContours(image=image2, contours=contours_2, contourIdx=-1, color=(255,255,255), thickness=-1)

    至

    cv2.drawContours(image=image2, contours=contours_2, contourIdx=-1, color=(255,255,255), thickness=2)
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