将一组点/小轮廓合并成一个更大的连续轮廓答案

【问题标题】：Merge a set of points/small contours into a bigger continuous contour将一组点/小轮廓合并成一个更大的连续轮廓
【发布时间】：2021-11-09 16:46:55
【问题描述】：

有没有办法将点集（显然看起来像有间隙的曲线）转换或合并为连续平滑曲线，以便它们可以由路径或连续轮廓定义（然后在 SVG 文件中保存为矢量路径） ? Python中是否有任何处理此类事情的库？

这是 cv2.findContour(...) 的结果：

它返回了大约 800 个轮廓，而似乎所有这些都可以合并成一个平滑的 25-30 个轮廓。

小细节很重要，因此我不能在图像上的 cv2.findContour() 之前使用带阈值的简单模糊来从一开始就获得平滑的轮廓。

我尝试使用 scypi.interpolate.* lib 从一组点构建平滑曲线，但问题是我无法确定在插值之前要合并的轮廓子集。

【问题讨论】：

这看起来像一个经典的“在你完成清理输入图像之前的findContours”，所以：“cv2.findContour(...) 的结果”在什么输入上，输入只是“一个图片”或者你记得先cv2.threshold吗？此外，您是否查看过有关将曲线拟合到 numpy 轮廓的其他 SO 问题，例如 stackoverflow.com/questions/47936474 并在网上搜索有关曲线拟合的教程，特别是在使用 numpy 轮廓时？（如果有，请注明all your research so far in your post, too）
这不是“盐和胡椒去除”的问题。当然，我在轮廓检测之前执行“cv2.threshold()”以去除噪声（上面描述的结果是在所有这些准备工作之后出现的）。问题是合并折线（轮廓），以便它们给出更大的轮廓。此处讨论了关闭主题stackoverflow.com/questions/43293915/…，但它是关于使用 ImageMagick 的，这对我来说不是一个选项。
请记住在您的帖子中也提到这一点，因为发表评论的人和写答案的人通常不是同一个人。确保人们不需要阅读 cmets 来获取所有详细信息。
另外，我仍然建议在此处显示更多代码以及您的图像输入。显示您开始使用的图像，以及您编写的minimal reproducible example 代码以从该图像获取轮廓图像，以便人们可以评论更多。如果您对代码有任何疑问，请始终try to show the relevant code。代码越短越好，只要它的 MCVE 足以让人们去“嗯，让我们看看是的，它重现了帖子的声明，让我编辑这段代码，直到它完成他们的工作需要”。

标签： python opencv curve-fitting contour bezier

【解决方案1】：

我认为形态学操作是这里的答案。试试这个：

import cv2

image = cv2.imread("path/to/image")
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)


kernel = np.ones((3, 3),np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel, iterations = 1)
cv2.imshow("dilated_image", dilated_image)
cv2.waitKey(0)
eroded_image = cv2.erode(dilated_image, kernel, iterations = 1)
cv2.imshow("eroded_image", eroded_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你会得到这个：

在膨胀之后执行腐蚀称为闭合。它也可以执行为

closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)

您可以操纵内核大小、迭代次数和内核模式来获得所需的结果。

【讨论】：

感谢您的回答，但不幸的是，他们没有。在 dilate() 之后，图像会丢失所有重要的小细节（具有 3-4 个点的独立轮廓）。我需要尽可能多地保留原始图像，尤其是线条的粗细。
将迭代次数减少到1并选择大小为3x3的内核。