为啥opencv会找到轮廓的边界点，无序且不完整？

Posted 2023-02-22

【中文标题】为啥opencv会找到轮廓的边界点，无序且不完整？

【英文标题】：Why opencv finds the contours' border-points, disordered and uncompleted?为什么opencv会找到轮廓的边界点，无序且不完整？

【发布时间】：2014-07-03 00:41:14

【问题描述】：

我想写一个程序，可以用C++的opencv纠正答题卡。

但是当我使用cvFindContours() 时，轮廓的边界点还没有完全找到。

我的意思是，我没有封闭对象。 （我使用cvDilate 和cvErode，不知道它们的真正功能，但是扩张省略了一些轮廓并腐蚀添加了一些额外的、不需要的轮廓）

更大的问题是我想在每个轮廓中找到一个中心点（将答案的位置与预定义的左侧和向下侧边栏进行比较），但是有些轮廓不是对称的，所以中心点的位置并不完全在中间。

看左边的黑色图片，在第二个轮廓中，检测到了一些底部的点，但没有检测到顶部的点。

cvCvtColor(pic, blackpic, CV_BGR2GRAY);
cvResize(blackpic, src0);
cvSmooth(src0, src0, CV_GAUSSIAN, 3, 3);
cvThreshold(src0, src, 140, 255, CV_THRESH_BINARY);


//Find Contour
CvMemStorage* st = cvCreateMemStorage();
CvSeq* first_contour = NULL;
cvFindContours(src, st, &first_contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST);

vector <vector <CvPoint> > cont;
vector <CvPoint> dot;

for (CvSeq* s = first_contour; s != NULL; s = s->h_next)
    if (s -> total > C_MIN_SIZE && cvContourArea(s) > C_MIN_AREA)
    
        cont.push_back(vector <CvPoint>()); //convert seq to vector
        CvPoint c = cvPoint(0,0);
        for (int i = 0; i < s -> total; i++)
        
            CvPoint* p = CV_GET_SEQ_ELEM(CvPoint, s, i);
            cont.back().push_back(*p);
            CV_IMAGE_ELEM(test, uchar, p -> y, p -> x) = 255; //drawing each contour's point
            c.x += p -> x; //find the center point by average
            c.y += p -> y;
        
        c.x = floor(c.x / s -> total);
        c.y = floor(c.y / s -> total);
        dot.push_back(c);
    

虽然我使用的是 C++，但我使用了 cv::Mat 和 cv::Point（C++ 结构）的 IplImage* 和 CvPoint（opencv 的 c 结构），如果可能，请不要使用 Mat 和 C++ 模式。

我不明白，当我通过cvDrawContours() 绘制轮廓时，轮廓是完全绘制的，但是当我亲自迭代轮廓的点并逐点绘制它们时，似乎大多数都是未检测到！

【问题讨论】：

findContours 有不同的方式来表示轮廓。一种方法（默认）是仅保存“一些”点并通过假设直线在它们之间进行插值。最有可能的是，drawContours 会填充这些线条，但您不会。在 C++ 中保存所有点，使用方法CV_CHAIN_APPROX_NONE。根据docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/… C 语法使用完全相同的参数。

我想，默认情况下所有的点都被存储了。谢谢

+ 为什么你们 *** 的成员只是喜欢具有特殊问题的问题，而您几乎不理解他们的标题？ “所有简单的问题都会被否决”我认为这一定是您在 *** 中的首要原则。我搜索，尝试了几个小时，然后感到困惑！所以我有权利提问！但是你认为我的问题不是计算机行业的史诗，所以让我们立即投反对票！

【参考方案1】：

对于您的第一个问题，您可以在 Internet 上找到数以千计的链接来解释 Erode, Dilate 和所有其他基本图像处理支柱，花点时间阅读文档，不要跳过步骤。

第二个问题：

我不确定您对轮廓中心的期望是什么？你认为你会在这些椭圆的中心有一个点吗？不，这永远不会发生，如果是这样，恭喜图像处理历史上的这一大堆！

我建议做的是解决您的问题的简单操作：

找到轮廓（就像你现在做的那样） 计算每个轮廓的中心 当您将答案与中心位置进行比较时，不要使用a == b 进行比较，因为这永远不会发生！相反，使用距离（阈值）的比较来确保您的软件的运行

例子：

bool correct;
CvPoint answer, center;
double distance = sqrt((answer.X - center.X)^2 + (answer.Y - center.Y)^2); // Euclidean distance

// judge using this distance 

if (distance <= 5)    // here you select the number as you (want) i gave example 5

    correct = true; // correct answer :)

祝你好运

【讨论】：

我没有复制代码的下一行，在这些行中，我不是通过 == 来精确比较这些点，而是使用“8 像素”范围比较它们。

感谢您告诉我无法找到确切的中心。