在 opencv numpy 中找到轮廓的边界点

Question

在此处完成 open cv 和 numpy 的菜鸟。 这是图像：这是我的代码：

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgray = cv2.medianBlur(imgray, ksize=7)

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

print ("number of countours detected before filtering %d -> "%len(contours))
new = np.zeros(imgray.shape)

new = cv2.drawContours(im,contours,len(contours)-1,(0,0,255),18)

cv2.namedWindow('Display',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Display',new)
cv2.waitKey()

mask = np.zeros(imgray.shape,np.uint8)
cv2.drawContours(mask,[contours[len(contours)-1]],0,255,-1)
pixelpoints = cv2.findNonZero(mask)
cv2.imwrite("masked_image.jpg",mask)

print(len(pixelpoints))
print("type of pixelpoints is %s" %type(pixelpoints))

像素点的长度接近 200 万，因为它包含了轮廓覆盖的所有点。 但我只需要该轮廓的边界点。 我该怎么做？ 我尝试了 opencv 文档中的几种方法，但元组和排序操作总是出错。 请帮忙？

我只需要轮廓的边界点:(

Answer 1

这就是轮廓的边界点的意思吗？

您看到的白线是我在蓝色绘制轮廓上用白色标记的点。 右下角有一个小点，因为我认为你的黑色背景很可能不是真正的黑色，所以当我进行阈值处理和填充来得到这个时，

同一个地方有一个小小的白色斑点。 但是，如果您使用参数并进行更适当的阈值处理和填充，则应该不是问题。 在 openCV 的 drawContours function 中，cnts 将包含轮廓列表，每个轮廓将包含一个点数组。 每个点的类型也是 numpy.ndarray。 如果要将每个轮廓的所有点放在一个位置，以便返回一组边界点（如上图中的白点轮廓），您可能希望将它们全部放入一个列表中。 你可以试试这个：

#rgb is brg instead
contoured=cv2.drawContours(black, cnts, -1, (255,0,0), 3)

#list of ALL points of ALL contours
all_pixels=[]

for i in range(0, len(cnts)):
    for j in range(0,len(cnts[i])):
        all_pixels.append(cnts[i][j])

当我试图

print(len(all_pixels))

它给了我 2139 分。

如果您想为可视化目的标记点（例如我的白点），请执行此操作：

#contouredC is a copy of the contoured image above
contouredC[x_val, y_val]=[255,255,255]

如果你想要更少的点，只需在迭代时使用一步 function 来绘制白点。 像这样的东西：

在 python 中，for 循环很慢，所以我认为有更好的方法可以用 np.where() function 或其他东西替换嵌套的 for 循环。 如果/当我弄清楚时会更新这个。 此外，这需要更好的阈值处理和二值化技术。 Floodfill 技术参考自： Python 2.7：Python 中的区域打开和关闭二进制图像不太准确。

希望能帮助到你。