为 findContours 预处理图像答案

【问题标题】：Preprocessing the image for findContours为 findContours 预处理图像
【发布时间】：2019-10-23 12:44:20
【问题描述】：

我正在尝试用

检测背景上标志的轮廓

canny = cv2.Canny(np.asarray(out_gray), 50, 200)
_, contours, _ = cv2.findContours(canny.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image=out, contours=contours, contourIdx=-1, color=(255, 0, 0), thickness=20)
plt.imshow(out)
plt.show()

但是因为我得到了不理想的结果。

预处理图像以找到轮廓的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python opencv opencv-contour

【解决方案1】：

如果您在处理之前调整图像大小，您会获得更多轮廓。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('flag.png')
img = cv2.resize(img, (1200, 700)) # <---- resize here!
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

canny = cv2.Canny(np.asarray(gray), 0, 200)

_, contours, _ = cv2.findContours(canny.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


cv2.drawContours(image=img, contours=contours, contourIdx=-1, color=(255, 255, 0), thickness=5)

cv2.imshow('asd', img)
cv2.waitKey(0)

输出：

调整大小的 Canny 图像：

无需调整大小的 Canny 图像：

【讨论】：

哇，谢谢！尺寸如何影响 Canny 的质量？但是如果我有很多相同的图像，调整大小的最佳尺寸是多少？
我认为这可能是因为在调整大小时进行了插值。它默认使用双线性插值。您可以在此处查看不同的插值：docs.opencv.org/3.4/da/d54/…。我不确定最佳尺寸是多少，但我只是调整了图像的大小以适合我的屏幕，同时仍保持图像比例。