检测闭合轮廓

Question

这是示例图片：

我使用opencv来检测轮廓：

>>> fc = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
>>> contours = fc[0]

为了检测闭合轮廓我想检查opencv返回的每个轮廓中的起点和终点，而我注意到无论opencv对象的形状如何都勾勒出每个对象的轮廓，所以我得到了这个结果：

>>> for contour in contours:
>>>    print(contour[0,:,:], contour[-1,:,:])
[[246  38]] [[247  38]]
[[92 33]] [[93 33]]

或每个找到的轮廓都有闭路。

我在findContour()函数中搜索了可用方法的其他常量，但它似乎都返回了闭路径。

是否有一些检测发现轮廓是否已关闭的一般方法？

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我在搜索之前用Google搜索并且没有得到结果，但我在右侧看到类似问题的好候选人：How can i know if a contour is open or closed in opencv?建议我使用cv2.isContourConvex(contour)，但是：

>>> for contour in contours:
>>>    print(cv2.isContourConvex(contour))
False
False

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还有另一个更新：contourArea看起来它可能提供答案（至少对于简单的轮廓）但我没有测试其他任何内容，然后上面的示例图像：

>>> for contour in contours:
>>>     print(cv2.contourArea(contour))
0.0
12437.5

Answer 1

如果您的示例图像是位图，即使单个像素也有一个区域，因此它也具有轮廓。封闭的圆圈甚至有两个轮廓，一个在内侧，一个在外侧。半圆只有一个，横跨内外，并在末端掉头。

我想你想把这两个圆视为确实没有区域而只有一个“轮廓”的曲线。然后圆圈将是一条闭合曲线，半圆将是开放的。如果是这种情况，您的新问题是将位图转换为曲线。这并非易事，即使我们人类容易在那里感知曲线，因为它需要定义一个算法和参数，将一个区域变成一条曲线。

我知道的一种方法是从位图中导出一个骨架，它基本上剥离了外面的像素层，直到你只剩下一堆连接点。我不熟悉opencv，但我可以想象它已经有了一些实用工具。此外，搜索“曲线检测opencv”会在此处显示opencv-identifying-lines-and-curves作为第一个链接，以及其他一些点击。

Answer 2

根据定义，闭合轮廓将具有单独的内部轮廓 查看findContours()的hierarchy参数：

  

层次结构 - 可选输出向量，包含有关的信息   图像拓扑。它具有与轮廓数量一样多的元素。对于   每个第i个轮廓轮廓[i]，元素层次[i] [0]，   hiearchy i，hiearchy [i] [2]和hiearchy [i] [3]设置为   基于0的指数在下一轮和前一轮的轮廓中   相同的层次级别，第一个子轮廓和父级   轮廓，分别。如果轮廓i没有下一个，   previous，parent或嵌套轮廓，相应的元素   等级[i]将是否定的。

Answer 3

我自己遇到了这个问题，并且找到了解决方法...

正在经历这个..

for i in contours: print(cv2.contourArea(i), cv2.arcLength(i,True))

我注意到，闭合轮廓（例如，圆）的contourArea比arcLength高，而开放轮廓（例如，线）的contourArea比arcLength低， 这样就可以对它们进行过滤...

closed_contours = []
open_contours = []
for i in contours:
    if cv2.contourArea(i) > cv2.arcLength(i, True):
        closed_contours.append(i)
    else:
        open_contours.append(i)

我知道这是3年前问过的，但是对于其他需要这个想法对我有用的人！