找到不规则形状的关键尺寸

Question

在处理不规则形状的关键尺寸（宽度和高度）时，我遇到了一个小问题。 给定输入图像：

请考虑以下情况：BLOB的形状像向内弯曲，因此要测量其宽度，传统的minBounding Rectangle方法无法达到最佳效果。

我尝试了用矩形定界并从框中使用tl，tr，bl，br（左上，右上，左下，右下）点并将其用作中点计算参数的方法。然后通过它们画线。但这对于向内弯曲的图像来说是失败的。

以下是我使用Boundingbox查找宽度和高度的传统实现方式：

import cv2
import numpy as np
from imutils import perspective
from imutils import contours 
import imutils 
from scipy.spatial import distance as dist
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description='Measuring critical dimensions through midpoint(centroid)')
parser.add_argument('--image', help='Path to image file.')

args = parser.parse_args()
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

def midpoint(pta,ptb):
    return((pta[0]+ptb[0])*0.5,(pta[1]+ptb[1])*0.5)

im_in = cv2.imread(args.image, 0)
_, thres2=cv2.threshold(im_in, 170, 255,cv2.THRESH_BINARY)
dilate = cv2.dilate(thres2,None)
erode = cv2.erode(dilate,None)

im_3=erode.copy()
blur=cv2.medianBlur(im_3,5)

_,contour2,_=cv2.findContours(blur,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for c in contour2:
    area=cv2.contourArea(c)
    if area >1000 and area <30000:
        print(area)
        rect = cv2.minAreaRect(c)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.array(box,dtype="int")
        (tl,tr,br,bl)=box
        (tltrX,tltrY)=midpoint(tl,tr)
        (blbrX,blbrY)=midpoint(bl,br)
        (tlblX,tlblY)=midpoint(tl,bl)
        (trbrX,trbrY)=midpoint(tr,br)
        dA = dist.euclidean((tltrX, tltrY), (blbrX, blbrY))

        dB = dist.euclidean((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))
        dA = round(dA,3)
        dB = round(dB,3)
        cv2.circle(blur,(int(tltrX),int(tltrY)),5,(255,255,255),1)
        cv2.putText(blur, "({},{})".format(dA,dB), (int(tltrX - 50),int(tltrY - 10) - 0),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255,0,0), 1)
        cv2.circle(blur,(int(blbrX), int(blbrY)), 5, (255, 255, 255), 1)
        cv2.circle(blur,(int(tlblX), int(tlblY)), 5, (255, 255, 255), 1)
        cv2.circle(blur,(int(trbrX), int(trbrY)), 5, (255, 255, 255), 1)
        cv2.line(blur,(int(tltrX), int(tltrY)), (int(blbrX), int(blbrY)),(255,255,255),2)
        cv2.line(blur,(int(tlblX), int(tlblY)), (int(trbrX), int(trbrY)),(255,255,255),2)


        print(dA)
        print(dB)
        cv2.imshow('4',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我希望输出是从中点开始的东西，我找到图像边界处的像素（并且线在图像边界处被剪切，我可以得到这些点的像素值）作为中点的线。（不使用边界框方法）