opencv2 中用于阈值化 32 uint 图像的轮廓和凸包

Question

我有以下代码：

    import cv2
    import numpy as np
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage import data
    from skimage import filter
    from skimage.filter import threshold_otsu

    matplotlib.rcParams['font.size'] = 9

    nomeimg = 'frame1_depth.png'

    i = cv2.imread(nomeimg, -1)
    #conversione da 16 a 32 uint
    img = np.array(i, dtype=np.uint32)
    img *= 65536
    print img.dtype

    #thresholding con il metodo Otsu 
    thresh = threshold_otsu(img)
    binary = img > thresh
    print thresh

    plt.figure(1)
    fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(8, 2.5))
    ax1.imshow(img)
    ax1.set_title('Original')
    ax1.axis('off')

    ax2.hist(img)
    ax2.set_title('Histogram')
    ax2.axvline(x=thresh, color='r', linestyle='dashed', linewidth=2)

    ax3.imshow(binary, cmap=plt.cm.gray)
    ax3.set_title('Thresholded')
    ax3.axis('off')

    plt.figure(2)
    f, ax = plt.subplots(figsize=(8, 2.5))
    ax.imshow(binary, cmap=plt.cm.gray)
    ax.set_title('Thresholded')
    ax.axis('off')

    plt.show()

我有一组来自 XBOX kinect 的深度图像，因此在进行数据类型转换之后，我可以使用一些仅适用于 8 位或 32 位图像的 opencv 函数，我已使用Otsu算法并展示了结果。

我获得了一个子图，其中有我的原始图像、直方图和阈值黑白图像。现在我只想处理这张黑白图像，我想保存它并计算轮廓、凸包和其他几何特征。但是，它只是阈值，但使用otsu。

如何计算？

Answer 1

如果您想在 OpenCV 中使用findContours 和其他图像处理分析功能处理您的二进制图像，您只需将binary 转换为uint8。此外，请确保缩放图像以使非零值变为 255。uint32 仅在某些模式下有效，并且为了避免在记住哪些模式允许您执行此操作时出现任何不必要的麻烦，只需坚持uint8

因此，这样做：

binary = 255*(binary.astype('uint8'))

完成此转换后，您可以致电findContours：

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

以上只是一种调用方式。我建议您查看文档以了解更多详细信息，我已在上面链接。

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作为另一个例子，如果你想找到你的阈值图像的凸包，它有一堆通过convexHull 的形状，你需要一组代表你的轮廓的点，这正是由 @ 给出的987654334@cv2.findContours 的输出。但是，convexHull 函数假定只有一个 single 对象代表一个轮廓。如果您有多个对象，因此有多个contors，您将不得不遍历每个contours 并存储结果。

因此，请执行以下操作：

hull = [cv2.convexHull(cnt) for cnt in contours]

hull 中的每个元素将返回组成每个轮廓的凸包的坐标。因此，要访问轮廓 i 的凸包坐标，您可以：

points = hull[i]

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顺便说一句，这里有几个很好的链接可以帮助您开始使用 OpenCV 的形状分析功能。这是一个关于如何在更一般的上下文中使用 cv2.findContours 的链接：

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contours_begin/py_contours_begin.html

这里是另一个链接，讨论 OpenCV 的其他形状分析功能，例如凸包、图像矩等：

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_contours/py_contour_features/py_contour_features.html

玩得开心！