OpenCV 3.0主动轮廓（蛇）算法

Question

当前情况：我想检测图像内部的矩形（或正方形），这些矩形的轮廓不是一致的。像棋盘一样，外轮廓有整体轮廓。

可能的解决方案：我正在尝试实现一个活动轮廓算法，它可以帮助我检测对象的外部轮廓。我知道对象外面的一些点，只要对象适合它，就可以用来缩小和拟合点。

搜索：我找到了旧版openCV版本的cvSnakeImage函数，该函数未经过维护，不应再使用了。我找到了一个活跃的轮廓C ++实现，它也使用了较旧的openCV和boost库。我试过但是无法构建代码。 HiDiYANG/ActiveContour

• Post using cvSnake Implementation
• Matlab porting to Opencv 3.0
• 本主题中的其他文章：SNAKES: Active Contour Model

问题： OpenCV中是否有当前实现的活动轮廓算法？是否有可用的最佳实施方案，我应该花时间了解实施情况？

示例图片 我有第一个图像与灰色边框上的点，并希望获得红色矩形（第二个图像）。

Answer 1

对于您已经上传的图像，在轮廓边界框上的简单联合应该可以为您提供所需的结果。 ＆＃39; bb_union＆＃39;是你需要为自己写的功能。

import cv2

img = cv2.imread('path to your image') # BGR image
im = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im = 255 - im # your contours are black, so invert the image
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
bb = None
for cnt in contours:
    rect = cv2. boundingRect(cnt)
    if (bb is None):
        bb = rect
        continue
    bb = bb_union(rect, bb)
cv2.rectangle(img, bb, (0,0,255), 2)