【发布时间】：2014-07-31 12:33:38
【问题描述】：
我目前正在使用 opencv 来检测形状上的简单计数。起初，我使用 c++ 并且一切正常。现在，我正在尝试对 Python 做同样的事情，因为我需要在线使用它，而轮廓检测似乎也无法正常工作。
这是我的 C++ 代码：
_src = cv::imread(_imagePath);
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(_src, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::Mat bw;
cv::Canny(gray, bw, 0, 50, 5);
cv::findContours(bw.clone(), allCountours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
如你所见，很简单，同样的代码是 Python 是：
self._src = cv2.imread(self._imagePath)
gray = cv2.cvtColor(self._src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bw = cv2.Canny(gray, 0, 50, 5)
allCountours, hierarchy = cv2.findContours(bw.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
为了显示结果，我在不同的轮廓上使用了带有随机颜色的绘制轮廓：
如您所见，在 c++ 中，每个形状轮廓都被正确检测到，尽管它并不完美，而在 Python 中，我有更多的轮廓。每当一条线稍微中断时，就会检测到一个新的轮廓。知道如何解决这个问题吗？谢谢你！
【问题讨论】：
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恭喜你。这是我很长时间以来见过的最好的 OpenCV 问题。继续加油！
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我闻到了一个错误，您可能还想上传您的测试图像。如果其他人使用 Python（我只使用 c++）可以验证它，你应该把它带到 opencv 论坛。
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为什么不在这里提出问题：code.opencv.org/projects/opencv/issues
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差异可能是 findContours 中的错误导致的，但也可能是之前发生的错误的结果。 Canny、cvtContours 甚至 imread 都可能是罪魁祸首。请验证 _src、gray 和 bw 在 C++ 和 Python 中是否相同（您可以使用一些简单的函数，如 sum() 进行完整性检查）。
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@MichaelBurdinov 我刚刚做了一个快速的健全性检查。
sum()应用Canny后返回不同的结果。这可能是罪魁祸首。