将触摸对象的轮廓查找为两个不同的轮廓答案

【问题标题】：Find contours of touching objects as two distinct contours将触摸对象的轮廓查找为两个不同的轮廓
【发布时间】：2020-07-09 13:15:00
【问题描述】：

我想知道如何在 Python 中使用 cv2.findContours 将相互连接的对象计算为两个不同的对象

例如这张图片：

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

将输出一个轮廓。我该怎么做才能得到两个轮廓？

【问题讨论】：

标签： python opencv contour

【解决方案1】：

这可以通过将输入图像转换为边缘图像然后检测轮廓来完成。但是在这种情况下，在两个对象的交点处边缘图像（我用 canny 试过）有一个中断，如下所示。

进入 Canny：

而预期的边缘图像应将边界处的所有像素都设为白色。

预期的边缘图像：

为了得到这个完美的边缘图像，我创建了一个在下面共享的算法（这个算法只适用于像这样的二进制图像，对象填充为白色）。

在使用此算法之前，请确保对象不位于边界上，即图像的所有边界像素应为黑色。如果不是黑色，则在黑色和长度为 1 像素的图像的所有边添加边框。

# Creating black image of same shape and single channel
edge = np.zeros(img.shape, dtype = np.uint8)
h, w = img.shape[:2]

# Iterating over each pixel except those at the boundary
for i in range(1, h-1):
    for j in range(1, w-1):
        # if current pixel is white
        if img[i][j] == 255:
            # roi is the image of 9 pixel from around the current pixel
            roi = img[i-1:i+2, j-1:j+2].copy()
            # Counting number of black pixel in the neighbourhood of current pixel
            blackCount = np.sum(roi == 0)
            # if a neighbouring pixel is black, then current pixel is a boundary pixel.
            if blackCount > 0:
                edge[i][j] = 255

找到边缘图像后，得到图像中的所有轮廓：

cont, hier = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

对于此图像，您将获得 3 个轮廓，两个对象为 2 个，两个对象组合为 1 个。要消除两个组合对象的轮廓，请使用层次信息。

# I am taking only those contours which do not have a child contour.
finalContours = np.asarray([cont[i] for i in range(len(cont)) if hier[0][i][2] == -1])

"finalContours" 将具有两个对象的 2 个轮廓。

Refer to this link for more information about the parent-child relationship of the contours

【讨论】：