无法获得适当的轮廓答案

【问题标题】：Unable to get a Proper contour无法获得适当的轮廓
【发布时间】：2017-03-12 18:38:38
【问题描述】：

我试图区分矩形、梯形和半圆形。所以我所做的是在形状周围画一个轮廓，然后是一个旋转的矩形。之后，我找到轮廓和旋转矩形的面积并取它们的比例。使用这个比率，我将确定形状，因为前面提到的三种形状会有所不同。

（如果有人有更可靠的方法来区分这三者，我们将不胜感激。）

解决问题。我无法在图像周围绘制适当的轮廓。这是输入和输出图像：

这是我的代码

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('h4.JPG')
cv2.imshow('Input',img)
#img = cv2.resize(img, None, fx=0.2,fy=0.2)
img = cv2.GaussianBlur(img, (11,11), 0)
img = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(img,None,10,10,7,21)
im = img.copy()

imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

max = 0

for c in contours:
    area = cv2.contourArea(c)
    print area
    if(np.any(max <= area)):
        max = c


A, B, C = cv2.minAreaRect(c)
rotrect = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.cv.BoxPoints(rotrect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(im, contours, 0, (0,255,0), 2)
cv2.drawContours(im, [box], 0, (0,0,255), 2)

areaS = cv2.contourArea(contours[0])
areaR = B[0]*B[1]

Ratio = areaS/areaR

print "Shape Area: ",areaS
print "Shape Rect: ",areaR
print "Ratio: ",Ratio

cv2.imshow('Output',im)

if cv2.waitKey() and 0xff == 27:
    cv2.destroyAllWindows()

提前致谢。

【问题讨论】：

使用更高的阈值：ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)。您去噪创建非零像素，findContours 将其视为前景
谢谢@Miki。它有帮助。但是请告诉我您为什么特别选择 127 作为阈值
高到足以删除低值（几乎是黑色）但又不会太高而无法删除高值（几乎是白色）的东西。 127在中间；）。从 30 到 220 的任何值都可能也有效
再次感谢：-D
很高兴它有帮助。请发布正确的代码、结果和解释作为答案并接受它...或删除问题...您的选择;)

标签： python python-2.7 opencv image-processing

【解决方案1】：

我已经在 cmets 部分发布了带有 Miki 提供的解决方案的代码。

代码：

im = cv2.imread('Figure.jpg', 1)
gray_img = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im1 = im.copy()                       #---copy of the original image----

ret, thresh = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, 0)   
blur_img = cv2.GaussianBlur(thresh, (11,11), 0)

#---Finding and drawing contours---
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(im1, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

#----Drawing a rotated rectangle----
cnt = contours
rect = cv2.minAreaRect(cnt[0])  #---I used cnt[0] since there is only one contour, if there are more you can assign this within a for loop----
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
im = cv2.drawContours(im1, [box], 0, (0,0,255), 2)

cv2.imshow("Final_Image.jpg", im1)

结果：

【讨论】：