识别opencv的开放和封闭形状

Question

如何在opencv中检测打开和关闭的形状。

这些是我想要检测的简单样本形状。我使用findContours和approxPolyDP检测到矩形，然后检查矢量之间的角度。

现在我想要检测打开的形状，approxPolyDP函数已将bool用于关闭的形状设置为true，并且还会检查返回的点isCounterConvex以及contourArea限制。

任何想法我应该如何检测这类图像。

Answer 1

只需在图像中使用findContours()，然后通过检查传递给findContours（）函数的层次结构来确定轮廓是否关闭。从第二个图中可以清楚地看出，与第一个图像相比，没有轮廓具有子轮廓，您将从层次参数获得此数据，该参数是可选的输出向量，包含有关图像拓扑的信息。它具有与轮廓数量一样多的元素。

这里我们将使用层次结构

vector< Vec4i > hierarchy

其中第i个轮廓

hierarchy[i][0] = next contour at the same hierarchical level
hierarchy[i][1] = previous contour at the same hierarchical level
hierarchy[i][2] = denotes its first child contour
hierarchy[i][3] = denotes index of its parent contour

如果轮廓i没有下一个，前一个，父级或嵌套轮廓，则hierarchy[i]的相应元素将为负数。有关详细信息，请参阅findContours()函数。

因此，通过检查值hierarchy[i][2]，您可以确定轮廓属于是否关闭，如果hierarchy[i][2] = -1然后没有孩子并且它属于打开，则轮廓属于轮廓。

还有一件事是在findContours（）函数中你应该使用CV_RETR_CCOMP来检索所有轮廓并将它们组织成一个两级层次结构。

这是C ++代码如何实现它。

    Mat tmp,thr;
    Mat src=imread("1.png",1);
    cvtColor(src,tmp,CV_BGR2GRAY);
    threshold(tmp,thr,200,255,THRESH_BINARY_INV);

    vector< vector <Point> > contours; // Vector for storing contour
    vector< Vec4i > hierarchy;
    findContours( thr, contours, hierarchy,CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );

    for( int i = 0; i< contours.size(); i=hierarchy[i][0] ) // iterate through each contour.
    {
        Rect r= boundingRect(contours[i]);
        if(hierarchy[i][2]<0) //Check if there is a child contour
          rectangle(src,Point(r.x-10,r.y-10), Point(r.x+r.width+10,r.y+r.height+10), Scalar(0,0,255),2,8,0); //Opened contour
        else
          rectangle(src,Point(r.x-10,r.y-10), Point(r.x+r.width+10,r.y+r.height+10), Scalar(0,255,0),2,8,0); //closed contour
    }

<强>结果：

Answer 2

虽然对于所提出的问题是正确的，但@Haris有用的答案不应被视为使用findContours()识别闭合轮廓的一般解决方案。

一个原因是填充的对象没有内部轮廓，因此会返回hierarchy[i][2] = -1，这意味着此测试本身会错误地将这些轮廓标记为“打开”。

填充对象的轮廓在轮廓层次结构中应该没有子级或父级，即位于顶层。因此，检测填充物体的封闭轮廓至少需要额外的测试：if(hierarchy[i][2] < 0 && hierarchy[i][3] < 0)。

我认为@Haris的回答可能是倾向于这一点，但我认为值得澄清的是像我一样的人，他们正在学习如何使用opencv。

Answer 3

与下面相同的Python实现。

import cv2


src = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_COLOR)

#Transform source image to gray if it is not already
if len(src.shape) != 2:
    gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
else:
    gray = src

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
hierarchy = hierarchy[0]

for i, c in enumerate(contours):
    if hierarchy[i][2] < 0 and hierarchy[i][3] < 0:
        cv2.drawContours(src, contours, i, (0, 0, 255), 2)
    else:
        cv2.drawContours(src, contours, i, (0, 255, 0), 2)
#write to the same directory
cv2.imwrite("result.png", src)

Answer 4

答案取决于您的图像，更具体地说，取决于预设的轮廓数量，是否存在其他物体，噪音等。在单个轮廓的简单情况下，封闭轮廓内部开始的填充不会溢出整个形象;如果从外面开始它就不会进入中间。所以你会在两种情况下保留一些白色区域。