查找图像的轮廓Python OpenCV

# import the necessary packages 
import decimal 
import imutils 
import cv2 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# load the image, convert it to grayscale, and blur it slightly 
image = cv2.imread("hand.jpg",0) 

# threshold the image, then perform a series of erosions + 
# dilations to remove any small regions of noise 
thresh = cv2.threshold(image, 45, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 
thresh = cv2.erode(thresh, None, iterations=2) 
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2) 

# find contours in thresholded image, then grab the largest one 
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, 
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1] 
c = max(cnts, key=cv2.contourArea) 
size = len(c); 

refer_point = (207,130) 

data = np.genfromtxt("data.txt", delimiter=',') 

X = data[:,][:,0] 

Y = data[:,][:,1] 

for i in range(0,size): 
    dist1= (((abs(207-X))**2)+((abs(130-Y))**2))**(1.0/2.0) 

dist3 = round(dist1,2) 
print dist3 

plt.plot([dist3]) 

plt.show()

我正在研究上述代码。代码执行完美，但图像的轮廓点完全错误。绘制图后我观察到了这个错误。在这个问题上帮助我。查找图像的轮廓Python OpenCV

来源

2017-01-03 Ananth Reddy

什么是此代码段的输入图像和输出？ – ZdaR

他们是图像，我不能在评论栏中添加任何图像。 –

然后上传它们并在这里提供链接 – ZdaR

1）如果没有指定侵蚀和膨胀的内核，则图像不会改变。用内核尝试它们。

kernel = np.ones((3,3),np.uint8) 
thresh = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=1) 
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

2）cnts包含上找到的轮廓的各点（（X，Y）的元组）。 size只是该轮廓上的点数。你获得它的大小并且不处理这些点，而是你读取一个数据文件并绘制完全不同的东西。要正确地看到轮廓，请尝试以下findContours后：

# Load the image in color 
image = cv2.imread("hand.jpg",cv2.IMREAD_COLOR) 
# Draw the contours 
cv2.drawContours(image, cnts, -1, (0,255,0), 3) 
# Show the image with the contours 
cv2.imshow("contours",image)

然后尝试涉及您的数据文件与轮廓点。

来源

2017-01-03 21:00:11 ilke444

查找图像的轮廓Python OpenCV

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