findContours 返回带有重复点的轮廓答案

【问题标题】：findContours returns contour with duplicate pointsfindContours 返回带有重复点的轮廓
【发布时间】：2019-06-04 12:58:56
【问题描述】：

OpenCV 的 findContours 有时会返回错误的结果

代码 sn-p 尝试在边缘图像中找到最大的轮廓。

在“坏”示例中，似乎轮廓的大多数顶点都被不必要地复制了。这会导致后续错误的 contourArea 和 pointPolygonTest 行为。

import cv2
import imutils
from scipy import misc

edges = misc.imread('edges3.png')

cnts = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
sorted_cnts = sorted(cnts, key = lambda c:cv2.arcLength(c,True), reverse = True)
largest_cnt = sorted_cnts[0]

print("Largest contour area",cv2.contourArea(largest_cnt))
print("Largest contour arc length",cv2.arcLength(largest_cnt,True))
print("Largest contour num of vertx",len(largest_cnt))

错误代码输出：

Largest contour area 14.0
Largest contour arc length 2639.200133085251
Largest contour num of vertx 667

好代码输出：

Largest contour area 95534.0
Largest contour arc length 1321.8721450567245
Largest contour num of vertx 340

附上的两张照片几乎相同，应该返回相似的结果。但是，第一个返回的轮廓面积非常小，与第二个相比，弧长和顶点数增加了一倍。

【问题讨论】：

你能把你的输出和你想在手绘中实现的目标发布吗？以便其他人可以帮助您？
它看起来是一个合理的数字。您是否认为对于最大的矩形外观来说这太过分了？您必须记住，轮廓是点向量，以便尽可能准确地近似。如果你想要最小的表示，你可以使用凸包（猜猜它可以得到 4
主要问题是面积是 14 而不是 100,000。错误读取的根本原因是重复的顶点。
在处理复杂形状时看起来像一个错误。轮廓区域函数调用github.com/barak/opencv/blob/master/modules/imgproc/src/…icvContourArea，它逐行计算形状的开始和结束。又名 dxy。需要进行更多测试才能对源代码进行有效修复。同时，您可以使用凸包输出向量作为计数区域的源吗？对于简单的情况，不应该有问题。附加信息。您使用的是哪个 opencv 版本。

标签： python opencv opencv-contour

【解决方案1】：

我无法在评论中上传图片。您的边缘检测是否有可能出现问题并且有一些小的开口？结果是顶部正在计算边缘旁边的区域并通过打开来打破。底部正在计算整个图像？蓝色区域表示实际计算的区域。因为边缘检测有一个中断，那么这个区域实际上是很小的。边缘在几个点上部分失败是很常见的。

如果假设存在一些像素中断（您的线不连续），则此假设的结果符合您的描述

A.一个很小的区域，

B.将弧长和顶点数加倍

C.有些点是重复的，因为它们在同一条线上。

处理这个开口是使用形态扩张或凸包来缩小差距。

【讨论】：

这对我有用：我使用 kernel = np.ones((2,2), np.uint8) edges = cv2.dilate(edges,kernel,iterations = 1) 来扩大边缘
恭喜，继续。猜猜你必须为一个项目用那个号码做某事。