Python/OpenCV:将二维点列表转换为OpenCV等高线[重复]

通过查看 轮廓 我认为这样做就足够了:

contours = [numpy.array([[1,1],[10,50],[50,50]], dtype=numpy.int32) , numpy.array([[99,99],[99,60],[60,99]], dtype=numpy.int32)]

这个小程序给出了一个运行示例:

import numpy
import cv2

contours = [numpy.array([[1,1],[10,50],[50,50]], dtype=numpy.int32) , numpy.array([[99,99],[99,60],[60,99]], dtype=numpy.int32)]

drawing = numpy.zeros([100, 100],numpy.uint8)
for cnt in contours:
    cv2.drawContours(drawing,[cnt],0,(255,255,255),2)

cv2.imshow('output',drawing)
cv2.waitKey(0)

从python点列表创建自己的轮廓

L=[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4],[x5,y5],[x6,y6],[x7,y7],[x8,y8],[x9,y9],...[xn,yn]]

创建一个numpy数组 中心 从L开始,重塑它并强制其类型

ctr = numpy.array(L).reshape((-1,1,2)).astype(numpy.int32)

是我们的新国家,让我们利用现有的 形象

cv2.drawContours(image,[ctr],0,(255,255,255),1)

轮廓只是连接所有连续点的曲线,因此要创建自己的轮廓,可以创建 np.array() 用你的 (x,y) 指向 顺时针顺序

points = np.array([[25,25], [70,10], [150,50], [250,250], [100,350]])

就这样!

根据需要,有两种方法可将轮廓绘制到图像上:

轮廓线

如果只需要轮廓,请使用 cv2.drawContours()

cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),2)

填充轮廓

cv2.fillPoly() 或 cv2。等高线图() 具有 thickness=-1

cv2.fillPoly(image, [points], [0,0,0]) # OR
# cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),-1)

import cv2
import numpy as np

# Create blank white image
image = np.ones((400,400), dtype=np.uint8) * 255

# List of (x,y) points in clockwise order
points = np.array([[25,25], [70,10], [150,50], [250,250], [100,350]])

# Draw points onto image
cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),2)

# Fill points onto image
# cv2.fillPoly(image, [points], [0,0,0])

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

为了补充Cherif KAOUA的答案,我发现我必须转换为list并压缩我的numpy数组。从文本文件中读取点数组:

  contour = []
  with open(array_of_points,'r') as f:
      next(f) // line one of my file gives the number of points
      for l in f:
          row = l.split()
          numbers = [int(n) for n in row]
          contour.append(numbers)

  ctr = np.array(contour).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)
  ctr = ctr.tolist()
  ctr = zip(*[iter(ctr)]*len(contour))