使用opencv跟踪边界

Question

我正在尝试从以下二进制图像中按顺序跟踪/跟踪边界点：

我正在使用 OpenCV (python)。我使用三种方式：

1. 应用 Canny 边缘检测来检测边缘。问题是如何得到点的序列？它工作正常，但很难获得边界点的序列
2. 理想的选择是检测二值图像上的轮廓。因为轮廓按顺序返回边界点。但是 openCV 轮廓方法没有检测到边界，如结果所示。为什么会这样？
3. 检测 Canny 边缘的轮廓。还是漏掉了一些边界？？

谁能帮我看看 OpenCV 轮廓是怎么回事？为什么它不跟踪完整的边界。我检测轮廓如下：

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1,cv2.RETR_TREE ,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  

其中 thresh1 是二值图像

Answer 1

鉴于您的简单轮廓，我不确定您为什么使用 RETR_TREE，因为没有嵌套轮廓。您是否尝试过使用 RETR_EXTERNAL 代替？

来自 OpenCV 文档：

CV_RETR_TREE 检索所有轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次结构。

CV_RETR_EXTERNAL 仅检索极端外轮廓。

另外，请注意 CHAIN_APPROX_SIMPLE 不会枚举边界上的所有点，它会尝试简化轮廓，特别是它不会返回多个连续的水平、垂直或对角点。如果您想要所有点，请使用 CV_CHAIN_APPROX_NONE 这将强制轮廓算法找到所有边界点。

CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。

CV_CHAIN_APPROX_NONE 绝对存储所有轮廓点。

以下代码适用于您的图像并找到 132 个点：

// Load original image as grey scale
Mat image = imread("imagename.png", IMREAD_GRAYSCALE);

vector<vector<Point>> contours;
Mat hierarchy;
findContours(image, contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

将 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 替换为 CV_CHAIN_APPROX_NONE 会导致返回一个包含 737 个点的轮廓。

您尚未包含代码的完整上下文，但请注意 findContours 确实会修改源图像，因此如果您使用相同的源图像连续进行多次调用，这可能需要注意。