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从openCV等高线创建路径

drawing image-processing opencv python

efirvida · 技术社区 · 8 年前

嗨,我想在这做点什么 video . 使用V-rep系统中的python API,现在我的机器人正在工作,只需要处理我想要绘制的图像。

要做到这一点,我需要有一个笔路径的(x,y)坐标向量。所以我尝试使用OpenCV findContours函数。这是我的代码:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img.jpg', 3)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges,contours,hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

xList = [x[0][0][0] for x in contours]
yList = [y[0][0][1] for y in contours]

#plot image
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image') 

#plot contour
plt.subplot(122)
plt.plot(xList,yList)
plt.title('Edge Image')

plt.show()

以下是我的示例图像:

如果我使用散点图来分别绘制每个点,结果显示了图像的轮廓。

好吧,也许这不是用OpenCV寻找轮廓的最好例子,这是我的第一次。

如果我使用plot函数绘制点,要查看我要遵循的路径,我会得到以下结果:

所以我想要的是找到一种方法,在连续的顺序路径上对所有点进行排序,以绘制图像轮廓。

这里的问题是,点是未排序的,因此don与上一个点和下一个点有关系,它们只是一个点云。所以我需要对它进行排序来构建路径。

你知道怎么做吗?

2 回复 | 直到 8 年前

Kinght é 8 年前

1. 您希望创建类似的:

基本步骤包括:

读取并转换为灰色,

二值图像阈值

做 findContours 关于二进制图像

然后 drawContours ,你会明白的。

2. 如果你想得到这样的想法:

基本步骤包括:

读取并转换为灰色

模糊并执行 Canny

查找方式 connectedComponents

然后将标签设置为不同的颜色

你会变成那样的。

生成最后图像的代码:

#!/usr/bin/python3
# 2018.01.23 11:25:35 CST
# 2018.01.23 11:45:22 CST

import numpy as np
import cv2
import myutils

colors = [(0, 0, 255), (0, 43, 255), (0, 85, 255), (0, 128, 255), (0, 170, 255), (0, 213, 255), (0, 255, 255), (0, 255, 212), (0, 255, 170), (0, 255, 127), (0, 255, 85), (0, 255, 42), (0, 255, 0), (43, 255, 0), (85, 255, 0), (128, 255, 0), (170, 255, 0), (213, 255, 0), (255, 255, 0), (255, 212, 0), (255, 170, 0), (255, 127, 0), (255, 85, 0), (255, 42, 0), (255, 0, 0)]

img = cv2.imread("leaf.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(img, 3)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)

## Find connected edges
ret, labels = cv2.connectedComponents(edged)

## Draw(set to different colors)
canvas = np.zeros_like(img, np.uint8)
for i in range(1,ret):
    pts = labels == i
    canvas[pts] = colors[i%len(colors)]

## Display
cv2.imshow("res", canvas);cv2.waitKey();cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("res.png", canvas)

但是 Notice 我设置具有不同颜色的边 the points of different colors maybe not the real path .

efirvida 8 年前

我发现 this thread 这让我想到了使用matplotlib和 contour 函数,我对其进行调试,并在 allsegs 这就解决了我目前的问题,也许这不是最好的解决方案,但就目前而言,它是可行的。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = cv2.bilateralFilter(gray, 50, 50, 10)
edged = cv2.Canny(gray, 70, 250)

#plot image
plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(img, cmap='gray')

#plot contour
plt.subplot(1,3,2)
a = plt.contour(edged, levels=[255], colors='black', origin='image')

#plot separated contour
plt.subplot(1,3,3)
for i in range(len(a.allsegs[0])):
    x = a.allsegs[0][i][:,0]
    y = a.allsegs[0][i][:,1]
    plt.plot(x,y)

plt.show()