Python OpenCV：在特定轮廓内绘制外部轮廓

Posted 2023-03-16

【中文标题】Python OpenCV：在特定轮廓内绘制外部轮廓

【英文标题】：Python OpenCV: draw outer contours inside a specific contour

【发布时间】：2019-01-25 22:33:17

【问题描述】：

我是 OpenCV 新手，我正在尝试在特定轮廓内绘制外部轮廓。这是我用来澄清的图像（已经灰度化、阈值化等）

我想要的是在外部矩形内找到所有圆的轮廓（总共 120 个）。

contours =  cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

所以我基本上为此使用了RETR_EXTERNAL，但它只返回外部矩形。我尝试使用RETR_TREE，但在这种情况下，它返回的轮廓比圆圈多，出于某种我不明白的原因。澄清一下：我只想要每个圆圈 1 个轮廓。

如何使用RETR_EXTERNAL 并忽略外轮廓（矩形），使其只返回圆圈？

【问题讨论】：

这个案例需要用到层次的概念。

【参考方案1】：

按区域过滤轮廓：

我按区域过滤轮廓以隔离圆圈。我认为您可能需要在thresholding 图像上多做一些工作，以帮助从图像中的边界划定圆圈。我使用了以下代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("/your/path/C03eN.jpg")

def find_contours_and_centers(img_input):

    img_gray = cv2.cvtColor(img_input, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 3, 27,27)
    #(T, thresh) = cv2.threshold(img_input, 0, 100, 0)
    _, contours_raw, hierarchy = cv2.findContours(img_gray, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = [i for i in contours_raw if cv2.contourArea(i) > 20]
    contour_centers = []

    for idx, c in enumerate(contours):
        M = cv2.moments(c)
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
        samp_bounds = cv2.boundingRect(c)
        contour_centers.append(((cX,cY), samp_bounds))

    print("0 contour centers and bounds found".format(len(contour_centers)))

    contour_centers = sorted(contour_centers, key=lambda x: x[0])

    return (contours, contour_centers)

conts, cents = find_contours_and_centers(img.copy())

circles = [i for i in conts if np.logical_and((cv2.contourArea(i) > 650),(cv2.contourArea(i) < 4000))]

cv2.drawContours(img, circles, -1, (0,255,0), 2)

cv2.imwrite("/your/path/tester.jpg", img)

结果：

编辑：

如果您只想提取较大外矩形内的图像部分，请使用cv2.RETR_EXTERNAL，让您专注于内圈，您可以执行以下操作：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("/your/path/C03eN.jpg")

def find_contours_and_centers(img_input):

    img_gray = cv2.cvtColor(img_input, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img_gray = cv2.bilateralFilter(img_gray, 3, 27,27)
    #(T, thresh) = cv2.threshold(img_input, 0, 100, 0)
    #_, contours_raw, hierarchy = cv2.findContours(img_gray, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    _, contours_raw, hierarchy = cv2.findContours(img_gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = [i for i in contours_raw if cv2.contourArea(i) > 20]
    contour_centers = []

    for idx, c in enumerate(contours):
        M = cv2.moments(c)
        cX = int(M["m10"] / M["m00"])
        cY = int(M["m01"] / M["m00"])
        samp_bounds = cv2.boundingRect(c)
        contour_centers.append(((cX,cY), samp_bounds))

    print("0 contour centers and bounds found".format(len(contour_centers)))

    contour_centers = sorted(contour_centers, key=lambda x: x[0])

    return (contours, contour_centers)

conts, cents = find_contours_and_centers(img.copy())

x,y,w,h = cv2.boundingRect(conts[0])

cropped = img[y+10:y+(h-10),x+10:x+(w-10)]

cv2.imwrite("/your/path/cropped.jpg", cropped)

结果：

【讨论】：

谢谢你的回复，但是为什么绿色的“圆圈”形状那么糟糕？当我画我的圆圈时，它们看起来不错，但问题是每个圆圈有不止 1 个轮廓，这是我不想要的……理想情况下，我想删除外部矩形，这样我就可以使用 RETR_EXTERNAL，效果很好。有什么办法吗？

不确定，我刚刚下载了图像并尝试了它，也许你的分辨率更好，我的测试图像分辨率低

你问题的最后一部分是：“我怎样才能使用 RETR_EXTERNAL 并忽略外轮廓（矩形），以便它只返回圆圈？”我只是将其作为您的预期解决方案，并尝试仅返回圆圈。

好的，我明白了，但是没有更简单的方法可以使外部矩形变黑（就像背景一样），这样我就可以使用RETR_EXTERNAL了吗？

是的，您可以使用它来返回外框的轮廓，然后您可以创建蒙版，绘制黑色轮廓以隐藏圆圈，或完全提取图像的该部分以隔离您的区域感兴趣的