如何獲得帶孔的二進制掩碼的邊界坐標？

Question

我有以下圖像：

我想獲得一個列表，其中包含每個 blob 的外部和內部輪廓的(x, y)坐標（我們稱它們為 blob A 和 B）。

import cv2
from skimage import measure

blob = cv2.imread('blob.png', 0)
contours, hier = cv2.findContours(blob, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
labels = measure.label(blob)
props = measure.regionprops(labels)

for ii in range(0,len(props))
xy = props[ii].coords

plt.figure(figsize=(18, 16))
plt.imshow(blob, cmap='gray')
plt.plot(xy[:, 0], xy[:,1])
plt.show()

所需的 output 圖像，其中藍色和紅色是從(x, y)坐標列表 A 和 B 中繪制的：

Answer 1

您可以直接從cv2.findContours獲得(x, y)坐標。 要識別單個 blob，請查看層次結構hier 。 第四個索引告訴您，可能的內部（或子）輪廓與哪個外部（或父）輪廓相關。 大多數外部輪廓的索引為-1 ，所有其他輪廓都具有非負值。 因此，對於繪圖/繪圖，一種天真的方法是，在迭代輪廓時，每次看到-1時增加一個 blob 計數器，並使用相同顏色繪制所有輪廓，直到下一個-1顯示。

import cv2
from skimage import io         # Only needed for web grabbing images, use cv2.imread for local images

# Read image; find contours with hierarchy
blob = io.imread('https://i.stack.imgur.com/Ga5Pe.png')
contours, hier = cv2.findContours(blob, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Define sufficient enough colors for blobs
colors = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255)]

# Draw all contours, and their children, with different colors
out = cv2.cvtColor(blob, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
k = -1
for i, cnt in enumerate(contours):
    if (hier[0, i, 3] == -1):
        k += 1
    cv2.drawContours(out, [cnt], -1, colors[k], 2)

cv2.imshow('out', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

當然，可以使用 NumPy 優化獲得屬於同一 blob 的所有輪廓，但循環在這里感覺最直觀。 我省略了所有其他的東西（skimage、Matplotlib），因為它們在這里似乎不相關。 正如我所說， (x, y)坐標已經存儲在contours中。

希望有幫助！

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編輯：我還沒有驗證，如果 OpenCV 總是連續獲得屬於一個最外輪廓的所有輪廓，或者如果 - 例如 - 給定層次結構級別的所有輪廓隨后存儲。 因此，對於更復雜的層次結構，這應該事先進行測試，或者應該從一開始就使用提到的使用 NumPy 的索引查找。