通过内部颜色过滤 OpenCV 轮廓答案

【问题标题】：Filter OpenCV Contours by inside colors通过内部颜色过滤 OpenCV 轮廓
【发布时间】：2020-09-22 13:44:51
【问题描述】：

我在按颜色过滤某些轮廓时遇到问题。我想删除所有内部有黑色像素的轮廓，只保留带有白色像素的轮廓（见下图）。

创建轮廓列表的代码。我使用了 RETR_TREE 轮廓检索模式和 CHAIN_APPROX_SIMPLE 点选择来避免轮廓内的很多点。

cv::cvtColor(src_img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::threshold(gray_img, bin_img, minRGB, maxRGB, cv::THRESH_BINARY_INV);

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;

cv::findContours(bin_img, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

然后，使用这些轮廓，我构建了封闭路径并将它们显示在屏幕上。

输入图像：

当前我的结果：

我需要什么。仅填充具有白色内容的轮廓。

我尝试将所有轮廓缩放到内部 1 个像素，并检查所有像素是否都等于暗，但它并没有像我预期的那样工作。请参阅下面的代码。

double scaleX = (double(src_img.cols) - 2) / double(src_img.cols);
double scaleY = (double(src_img.rows) - 2) / double(src_img.rows);

for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    std::vector<cv::Point> contour = contours[i];

    cv::Moments M = cv::moments(contour);

    int cx = int(M.m10 / M.m00);
    int cy = int(M.m01 / M.m00);

    std::vector<cv::Point> scaledContour(contour.size());

    for (int j = 0; j < contour.size(); j++) {
        cv::Point point = contour[j];
        point = cv::Point(point.x - cx, point.y - cy);
        point = cv::Point(point.x * scaleX, point.y * scaleY);
        point = cv::Point(point.x + cx, point.y + cy);
        scaledContour[j] = point;
    }

    contours[i] = scaledContour;
}

如果您有任何想法或解决方案，我将非常感激，非常感谢！

【问题讨论】：

所以您不希望外轮廓适合您拥有的图像？
是的，主要思想是去除路径上所有有黑色像素的轮廓。

标签： c++ objective-c opencv drawing contour

【解决方案1】：

希望有一点很清楚，即在查找您使用 THRESH_BINARY_INV 完成的轮廓时，图像中的对象应该是白色的，而背景应该是黑色的。

所以我们本质上是在寻找白线而不是黑线。我没有提供我在 python 中工作的代码，但我会列出它是如何完成的。

创建一个输入图像大小的黑色数组。我们就叫它mask吧。
找到轮廓后，在mask 上用白色即255 绘制它们，同时提供thickness=-1。这意味着我们实际上是在填充轮廓。
现在我们需要移除轮廓的边界，所以剩下的唯一部分就是轮廓内部的部分。这可以通过再次在mask 上绘制轮廓来实现，这次使用厚度为 1 的黑色。
在图像和蒙版之间执行bitwise_and。只会留下轮廓内有白色的区域。

现在你只需要看看输出是否完全是黑色的。如果不是，则意味着您不需要填充该轮廓，因为它里面包含一些东西。

编辑

哦，我没有意识到你的图像会有 600 个轮廓，是的，这需要很长时间，而且我不知道为什么我之前没有想到使用 hierarchy。

您可以使用RETR_TREE 本身，层次结构值为[next, previous, first_child, parent]。所以我们只需要检查first_child=-1的值，是否意味着里面没有轮廓，你可以填充它。

【讨论】：

谢谢，我试过了，我的图像需要 6 秒，超过 6000 个轮廓（绘制轮廓的操作大部分时间 - 5.2 秒）。也许可以通过 RETR_CCOMP 模式和层次对象来解决？你怎么看？

【解决方案2】：

我已将模式更改为 RETR_CCOMP 并通过 hierarchy[contour index][3] != -1 添加区域过滤（意味着没有父级），我的问题就解决了。谢谢！

【讨论】：