Я играю с openCV и выполняю простые задачи ниже.
1) Читать изображение
2) пороговое значение
3) Поиск контуров.
4) Рисование всех контуров в пустом изображении.
5) Нанесение индивидуального контура.
Рисование всех контуров на фиктивном изображении выглядит хорошо, тогда как рисование одного контура создает рассеянный контур, как показано на приведенных ниже изображениях.
Оригинал:
Все контуры:
Единый контур:
Пожалуйста, найдите код ниже.
import cv2
import numpy as np
#Reading Image.
srcImg = cv2.imread("./bottle.jpeg")
#Color Conversion.
grayedImg = cv2.cvtColor(srcImg,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
__, thresholdedImg = cv2.threshold(grayedImg, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#Noice Removal
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
erodeImage = cv2.erode(thresholdedImg,kernel, iterations=1)
dilatedImg = cv2.dilate(erodeImage,kernel, iterations=1)
_, contours, _ = cv2.findContours(dilatedImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#draw All Contours.
dummyImg = np.zeros(grayedImg.shape, dtype=grayedImg.dtype)
cv2.drawContours(dummyImg, contours, -1, 255, 1)
cv2.imshow("All Contours", dummyImg)
cv2.imwrite("allContours.jpeg",dummyImg)
#draw Individual Contours.
mask = np.zeros(dummyImg.shape[:2], dtype= dummyImg.dtype)
isolatedImg = cv2.drawContours(mask, contours[9], -1, 255, 1)
cv2.imshow("Indivial Contours.", isolatedImg)
cv2.imwrite("single.jpeg",isolatedImg)
cv2.waitKey(0)
Вы должны заключить другой набор квадратных скобок:
isolatedImg = cv2.drawContours(mask, [contours[9]], -1, 255, 1)
Ожидаемый результат:
Если вы cv2.findContours()
глубоко, cv2.findContours()
возвращает list
массивов. Теперь каждый array
содержит сведения о количестве точек, составляющих контур.