我试图找到字符作为例子中的轮廓:
thresh = cv2.adaptiveThreshold(roi,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY,9,2)
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse = True)
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.rectBounding(cnt)
cv2.rectangle(roi,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),1)
但是我得到的结果并不像预期的那样,以及角色洞的回归 轮廓,我可以用cv2.contourArea()宽度,高度走动它,但我需要用层次结构来完成它。
如果我将层次模式从cv2.RETR_TREE更改为cv2.RETR_EXTERNAL,我会在整个窗口中获得一个轮廓,例如:
答案 0 :(得分:5)
您解决问题的方法是错误的。您应该反转二进制图像,然后执行轮廓操作。这是因为轮廓仅在白色区域周围形成。
这就是我所做的:
ret, thresh = cv2.threshold(img, 100, 255, 1)
现在我执行了轮廓操作。我使用cv2.RETR_EXTERNAL
选项忽略字母内的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
现在我按照你的意愿获得了边界框:
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),1)