OpenCV获得多个对象的中心

Question

我试图建立一个简单的图像分析工具，找到适合颜色范围的项目，然后找到所述对象的中心。

例如，在屏蔽之后，我正在分析这样的图像：

到目前为止，我在代码方面所做的事情相当简单：

import cv2
import numpy

bound = 30
inc = numpy.array([225,225,225])
lower = inc - bound
upper = inc + bound 
img = cv2.imread("input.tiff")
cv2.imshow("Original", img)
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)
cv2.imshow("Range", mask)
contours = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
print contours

然而，这给了我无数的轮廓。在阅读the corresponding manpage时，我有些不知所措。我可以利用时刻合理分析轮廓吗？轮廓甚至是正确的工具吗？

我发现this question，模糊地涵盖了找到一个物体的中心，但是当有多个物品时我该如何修改这种方法呢？

如何在图像中找到对象的中心？例如，在上面的示例图像中，我想找到三个点（矩形的中心和两个圆圈）。

Answer 1

试试print len(contours)。这将为您提供预期的答案。您看到的输出是轮廓的完整表示，可能是数千个点。

试试这段代码：

import cv2
import numpy

img = cv2.imread('inp.png', 0)
_, contours, _ = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
print len(contours)
centres = []
for i in range(len(contours)):
  moments = cv2.moments(contours[i])
  centres.append((int(moments['m10']/moments['m00']), int(moments['m01']/moments['m00'])))
  cv2.circle(img, centres[-1], 3, (0, 0, 0), -1)

print centres

cv2.imshow('image', img)
cv2.imwrite('output.png',img)
cv2.waitKey(0)

这给了我4个中心：

[(474, 411), (96, 345), (58, 214), (396, 145)]

这里要做的显而易见的事情是检查轮廓的面积，如果它是图像的百分比太小，不要把它算作真实的轮廓，它只是噪音。只需将这样的内容添加到for循环的顶部：

if cv2.contourArea(contours[i]) < 100:
  continue

对于来自findContours的返回值，我不确定第一个值是什么，因为它不存在于OpenCV的C ++版本中（这是我使用的）。第二个值显然只是轮廓（数组数组），第三个值是一个层次结构，包含轮廓嵌套的信息，非常方便。

Answer 2

你可以使用你的控件上的opencv minEnclosingCircle（）函数来获取每个对象的中心 看看这个用c ++编写的例子，但你可以调整逻辑Example