如果使用黑白图像，OpenCV findContours（）会抱怨

Question

我想使用以下代码执行边缘检测。但是由于图像颜色深度，我得到一个错误。这个错误在我的眼中没有任何意义，因为我将图像正确地转换为灰度图像，并在随后的步骤中转换为黑白图像，这肯定是正确的。当我调用findContours时，我收到一个错误。

import cv2

def bw_scale(file_name, tresh_min, tresh_max):
    image = cv2.imread(file_name)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    #(thresh, im_bw) = cv2.threshold(image, tresh_min, tresh_max, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    (thresh, im_bw) = cv2.threshold(image, tresh_min, tresh_max, 0)

    cv2.imwrite('bw_'+file_name, im_bw)
    return (thresh, im_bw)

def edge_detect(file_name, tresh_min, tresh_max):
    (thresh, im_bw) = bw_scale(file_name, tresh_min, tresh_max)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


if __name__ == '__main__':
  edge_detect('test.jpg', 128, 255)

我收到此错误：

dgrat@linux-v3pk:~> python aoi.py
OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats ([Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images) in cvStartFindContours, file /home/abuild/rpmbuild/BUILD/opencv-2.4.9/modules/imgproc/src/contours.cpp, line 196
Traceback (most recent call last):
  File "aoi.py", line 25, in <module>
    edge_detect('test.jpg', 128, 255)
  File "aoi.py", line 19, in edge_detect
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.error: /home/abuild/rpmbuild/BUILD/opencv-2.4.9/modules/imgproc/src/contours.cpp:196: error: (-210) [Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images in function cvStartFindContours

Answer 1

您的代码中存在的问题是您滥用\n的返回值。

cv2.threshold返回2个参数：

• <强> RETVAL

  当使用OTSU方法进行阈值处理（返回最佳阈值）时使用

  ，否则它返回传递给函数的相同阈值，在您的情况下为128.0。

• dst

  是阈值结果图像

在您的代码cv2.threshold()中，浮点数不是Mat。

变化：

thresh

到

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

修改

下面使用以下测试图像找到原始代码的重构和简化版本。

contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

这会产生以下bw_test.jpg

在cnt_test.jpg中突出显示以下轮廓

Answer 2

<强>更新

考虑到您已将图像转换为灰度，问题应该在于通道范围。 FindContours仅支持32s和8u。您可以使用image.dtype来确保获得uint8之类的内容。如果不是cv2.convertScaleAbs(image) should解决您的问题。

原始回答

由于错误提及FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images。因此，可能需要使用cv.CvtColor之类的内容将图像转换为支持的色彩空间。

Answer 3

在尝试使用灰度图像时，我遇到了相同的错误，然后我尝试将具有Canny边缘检测器的平均5X5块的高斯滤波器应用于cvtColor转换后的灰度图像。瞧！图片上的轮廓。

尝试此代码

image = cv2.imread('testimage.jpeg')
im_bw = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

blur = cv2.GaussianBlur(im_bw, (5,5), 0)
im_bw = cv2.Canny(blur, 10, 90)

contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)
plt.imshow(image)
plt.show()