从findContours中删除某些点，以从fitEllipse获得更好的结果

Question

我想使椭圆适合图片中部分损坏的物体。 （这里的图片只是用于说明的简化示例！）

椭圆形物体损坏的图像

这样做

def sort(n):
    return n.size

Image = cv2.imread('acA2500/1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#otsu binarization
_, binary = cv2.threshold(Image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

#invert binary image for opencv findContours
inverse_binary = cv2.bitwise_not(binary)

#find contours
contours, _ = cv2.findContours(inverse_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#sort contours by length
largest_contours = sorted(contours, key=sort, reverse=True)

#fit ellipse
contour = largest_contours[0]
ellipse = cv2.fitEllipseDirect(contour)

我得到的结果并不令人满意。

Result of cv2.findContours and cv2.fitEllipse

因此，我构建了此循环以消除不在椭圆上的轮廓点。

contour = largest_contours[0]
newcontour = np.zeros([1, 1, 2])
newcontour = newcontour.astype(int)
for coordinate in contour:
    if coordinate[0][0] < 600:
        newcontour = np.insert(newcontour, 0, coordinate, 0)
newellipse = cv2.fitEllipse(newcontour)

得到这个结果，很好。

Result after trimming the contour points

问题是，我必须在短时间内进行很多此类调整。到目前为止，这还没有达到期望的速度。

是否有更好/更快/更精细的方法来修剪轮廓点？由于我没有太多的编码经验，所以很高兴在这里找到帮助：-）

编辑：

我编辑了示例图片，因此很显然，很遗憾cv2.minEnclosingCircle方法无效。

现在这些图片也说明了为什么对轮廓进行排序。在我的真实代码中，我将一个椭圆拟合到三个最长的轮廓上，然后再看我想在另一个例程中使用哪个椭圆。

如果我不修剪轮廓并手动选择cv2.fitEllipse的轮廓，则代码需要大约0.5s。使用轮廓修整和三次cv2.fitEllipse，大约需要2s。可能只需要1s

Answer 1

如果对象是圆形，则可以在轮廓上使用cv2.minEnclosingCircle来捕获它。

#!/usr/bin/python3
# 2019/02/13 08:50 (CST)
# https://stackoverflow.com/a/54661012/3547485

import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')

## Convert to grayscale and threshed it
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th, threshed = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)

## Find the max outers contour
cnts = cv2.findContours(threshed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2]
cv2.drawContours(img, cnts, -1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

## Use minEnclosingCircle
(cx,cy),r = cv2.minEnclosingCircle(cnts[0])
cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(r), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)

## This it
cv2.imwrite("dst.jpg", img)

这是我的结果。