我正在开展一个项目来跟踪激光器和光电二极管，相机连接到树莓派 . pi将向arduino发送指令，arduino将重新调整激光器直到我得到光电二极管的响应 . 现在，我正在研究这个过程的相机方面 .
我试图找到我的图像的轮廓，以便我可以将它们与我将要使用的对象的一般轮廓相匹配，但我的findContours（）只给出了我图像的边框 .
我希望我可以发布图像，但我没有足够的代表 . Canny Edge是黑色和白色，白色线条，黑色背景 . 带有轮廓的图像是捕获的图像，但带有绘制的边框，没有其他轮廓 .
这是我的代码：
def DED(grayImg): #Edge Detection, returns image array
minInt, maxInt, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(grayImg) #Grayscale: MinIntensity, Max, and locations
beam = cv2.mean(grayImg) #Find the mean intensity in the img pls.
mean = float(beam[0])
CannyOfTuna = cv2.Canny(grayImg, (mean + minInt)/2, (mean + maxInt)/2) #Finds edges using thresholding and the Canny Edge process.
return CannyOfTuna
def con2z(Gray, ogImage): #Find contours from = Canny Edge Image, draw onto original
lines, pyramids = cv2.findContours(Gray, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
gimmeGimme = cv2.drawContours(ogImage, lines, -1, (128,255,0), 3) #draw contours on
#The -1 signifies ALL contours will be drawn.
return lines
with picamera.PiCamera() as camera:
camera.resolution = (640,480)
out = camera.capture('output.jpg') # Camera start
output = cv2.imread('output.jpg')
grayput = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Grayscale
cv2.imwrite('gray.jpg', grayput)
cans = DED(grayput) #Canny Edge
cv2.imwrite('Canny.jpg', cans)
lines = con2z(grayput, output) # Contours please
print(lines)
cv2.imwrite('contours.jpg', output)
编辑：这是两张照片http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#0 http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#1
1 回答
findContours返回此元组（图像，轮廓，层次结构） . 所以在你的情况下，尝试使用你的findContours函数的L.H.S：_，lines，pyramids = cv2.findContours
编辑：
对不起，这不是解决方案，下面一个为我工作 .
在con2z函数调用中用cans替换grayput . findContours期望二进制图像，而灰色图像不是 .