OpenCV尝试分割轮廓或在一个轮廓中找到两个最底部的点

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  首先，您想要反转图像上的颜色 - 然后使用反转的图像 . 您可以执行here所描述的内容来实现此目的 .

  我刚刚写了一些代码，似乎成功地检测到倒像上每条腿的底部 . 简而言之，我所做的是访问轮廓数组中的每个元素并找到最大值（由于某种原因）y值 . 从那里，很容易获得相关的x值并在这些坐标处绘制圆圈 . 您可以使用阈值，平滑度等，直到绘制圆圈 . 注意：您需要指定反转图像的路径 . 这是执行该操作的代码（它真的很杂乱无章，我只是拼凑了这个AQAP，所以你可以开始）：

  class test():
  def __init__(self):
      cv2.namedWindow("w1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
      cv2.createTrackbar('Threshold', 'w1', 100, 225, self.passdef)
      cv2.createTrackbar('Smoothen', 'w1', 15, 24, self.passdef)
      cv2.createTrackbar('Brightness', 'w1', 50, 100, self.passdef)
      cv2.createTrackbar('Contrast', 'w1', 0, 100, self.passdef)
  
      self.vid_contour_selection()
  
  
  def passdef(self, x):
      pass        
  
  def vid_contour_selection(self):
  
  
    while True:
  
        self.t1 = cv2.getTrackbarPos('Threshold', 'w1')
        self.gb1 = cv2.getTrackbarPos('Smoothen', 'w1')
        bright = cv2.getTrackbarPos('Brightness', 'w1')
        contrast = cv2.getTrackbarPos('Contrast', 'w1')
        c = float(contrast)/100
        b = float(bright)/100
  
        im = cv2.imread('/home/rm/invertida.png')
        aframe = numpy.asarray(im[:,:])
  
        g = cv.fromarray(aframe)
  
        if self.gb1 != 0:
            cv.Smooth(g, g ,cv.CV_GAUSSIAN, self.gb1,15 )
        g = numpy.asarray(g)
  
        imgray = cv2.cvtColor(g,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
        ret,thresh = cv2.threshold(imgray,self.t1,225, cv2.THRESH_BINARY) #mouseover colony to see val
        threshbgr = cv2.cvtColor(thresh, cv.CV_GRAY2BGR)
        contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv.CV_RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #or CV_RETR_LIST
  
        self.ctrs = []
  
        for i in contours:
  
  
            if cv2.contourArea(i) < 150000 and cv2.contourArea(i) >500:
                self.ctrs.append(i)
  
  
        ally = []
  
  
        for i in self.ctrs:
  
            for q in i:
  
                for p in q:
  
                    ally.append(p[1])
  
            ally.sort()
  
            miny = ally[-1]
            miny2 = miny
            count = -2
            while miny2 == miny:
                miny2  = ally[count]
                count -=1
  
  
        for i in self.ctrs:
  
            for q in i:
  
  
                for p in q:
                    if p[1] == miny:
                        corda = (p[0], miny)
                    if p[1] == miny2:
                        cordb = (p[0], miny2)
  
  
        cv2.circle(threshbgr, corda,20,color= (0,0,225),thickness= 2)
        cv2.circle(threshbgr, cordb,20,color= (0,0,225),thickness= 2)
  
  
  
  
        cv2.drawContours(threshbgr,self.ctrs,-1,(0,225,0),2)
  
        cv2.imshow("w1", threshbgr)
        c = cv2.waitKey(5)
  
  
  p = test()
  

  为格式化道歉 - 你必须缩进 class test() 以下的所有内容 .

  回复于 2024-05-09T10:24:38+08:00
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  我会根据它们的y坐标（最低点优先）对该轮廓的点进行排序 . 取第一点，假设它是一条腿的最底部点 . 现在浏览此序列中的其他点，并检查连接第一个点的线是否满足此条件：

  • 至少（比如说）50％的分数不是轮廓的一部分;

  • 线本身至少（比如说）30像素长 .

  接受这是真的第一点 .

  这应该给你一个在另一条腿上的点，并且是最底部的 .

  回复于 2024-05-09T10:24:38+08:00