OpenCV中的轮廓阵列

Question

在另一个用户的帖子中，他们讨论了他们如何使用OpenCV的霍夫圆变换来检测和绘制一个公牛目标上的每个环。提出的解决方案是改为使用轮廓来定位每个圆。当我尝试同样的事情时，我的结果正是我所期待的;唯一的问题是，我试图创建的程序需要一系列的圆圈，每个圆环上有一个圆圈，以便我可以计算距离中心的距离，从而计算给定点存在的特定环。

继代码，如果提到的文章中，我有以下几点：

import cv2 
import numpy as np 

image = cv2.imread('bull.png') 
image_copy = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
grayscaled_image = cv2.cvtColor(image_copy, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 

cv2.imshow("confirm", grayscaled_image) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

_,contours,_ = cv2.findContours(255 - image_copy, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
print(contours) 

cv2.drawContours(image, contours, -1, color=(0,255,0), thickness=1) 

cv2.imshow("detected circles", image) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

这给了我同样的结果，如图中的链接后。

这很好。我喜欢进步。不过，我最初尝试使用与链接的海报相同的方法，因为我喜欢圈子提供的坐标和半径信息。

我在OpenCV's tutorials之一发现，你可以包含一个圆形，矩形或椭圆的轮廓。这个教程很容易遵循个人的轮廓，但在我的代码中，我不知道_,contours,_的含义。它是某种阵列吗？我如何访问各个轮廓？当我尝试打印变量时，它给了我近4000行。当然，我不会在这里发布它们，但它们似乎是一组坐标。

所以我的问题是：我怎样才能将这种轮廓分组转换为更易于管理的圆？

Answer 1

正如我在上一个问题中提到的，您可以在每个轮廓上使用minEnclosingCircle。你会得到圈子中心和半径。