Question

我有一个简单，人为的例子，使用带有OpenCV C API的cvFindContours在二进制图像上查找连接的组件。（这是用C编写的更大软件的一部分，因此使用C ++ API不是一种选择。）

示例输入图像由黑色背景上的两个填充的白色方块组成，不重叠。我希望得到两个轮廓，代表构成每个方格周长的连通分量。相反，我得到四个组件。为什么？详情如下。

首先我将输入图像设置为'self'，这是一个CV_32FC1图像，背景像素为0.0，白色像素（两个正方形）的值为1.0：

cvThreshold(self, self, 0.8, 1.0, CV_THRESH_BINARY);

然后我使用cvScale将输入图像复制到相同大小的CV_32SC1图像：

CvMat * temp = cvCreateMat(height, width, CV_32SC1);
cvConvertScale(self, temp, 1, 0);

然后我执行cvFindContours以获取连接的组件：

CvSeq * components = 0;
CvMemStorage * mem = cvCreateMemStorage(0);
cvFindContours(temp, mem, &components, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));

然后我执行以下操作输出构成轮廓的点并将它们绘制到窗口。

for(; components != 0; components = components->h_next)
    {
        printf("===============NEW COMPONENT!============\n");
        if (components->v_next) printf("This has a child.\n");
        CvPoint * pt_array = (CvPoint *)malloc(components->total*sizeof(CvPoint));

        cvCvtSeqToArray(components, pt_array, CV_WHOLE_SEQ);
        for (int i = 0; i < components->total; i++)
        {
            printf("Point %i: %i, %i\n", i, pt_array[i].x, pt_array[i].y);
    }
    free(pt_array);
    outer_color = CV_RGB(rand()%255, rand()%255, rand()%255);
    cvDrawContours(dst, components, outer_color, inner_color, -3, 1, 8, cvPoint(0,0));
}

我希望这能产生两个轮廓，代表我二进制图像中两个白色方块的周长。相反，我得到了四个顶级轮廓，它们大致相互重叠。是什么给了什么？

四个等高线中的点如下：

===============NEW COMPONENT!============
Point 0: 200, 150
Point 1: 200, 199
Point 2: 199, 200
Point 3: 150, 200
Point 4: 149, 199
Point 5: 149, 150
Point 6: 150, 149
Point 7: 199, 149
===============NEW COMPONENT!============
Point 0: 150, 150
Point 1: 150, 199
Point 2: 199, 199
Point 3: 199, 150
===============NEW COMPONENT!============
Point 0: 50, 10
Point 1: 50, 49
Point 2: 49, 50
Point 3: 10, 50
Point 4: 9, 49
Point 5: 9, 10
Point 6: 10, 9
Point 7: 49, 9
===============NEW COMPONENT!============
Point 0: 10, 10
Point 1: 10, 49
Point 2: 49, 49
Point 3: 49, 10

Answer 1

在黑暗中拍摄，但我知道轮廓方法标志控制结果集结构。也许尝试将CV_RETR_CCOMP标志与其中一个描述为here的闪存进行交换。

这个link解释了标志CV_RETR_CCOMP的工作原理。

虽然很奇怪，我不希望你得到的结果。

cvFindContours没有产生我期望的输出

1 个答案: