我正在尝试在二进制图像中绘制斑点周围的轮廓,但是,有时,openCV会围绕两个不同的斑点绘制单个轮廓。下面是一个例子。我该如何解决这个问题?
这里应该为右边的blob绘制两个边界框,并为左边的一个边框分别绘制。我同意他们很近但距离足够远。我只绘制外部轮廓而不是树或列表。我也使用cvFindNextContour(contourscanner),因为这对我的案例来说更容易实现。
由于
编辑: “输出”窗口中显示的图像来自不同的功能,只执行图像减法。 “轮廓”窗口中显示的图像位于pplfind()函数中。 “输出”图像传递给img_con()。
IplImage* img_con(IplImage* image){
int ppl;
CvMemStorage* memstr = cvCreateMemStorage();
IplImage* edges = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1);
cvCanny(image,edges,130,255);
CvContourScanner cscan = cvStartFindContours(image,memstr,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_NONE,cvPoint(0,0));
ppl = pplfind(cscan,cvGetSize(image));
if (ppl !=0 )
printf("Estimated number of people: %d\n",ppl);
cvEndFindContours(&cscan);
cvClearMemStorage(memstr);
return edges;
}
int pplfind(CvContourScanner cscan, CvSize frSize){
ofstream file; char buff[50];
file.open("box.txt",ofstream::app);
int ppl =0;
CvSeq* c;
IplImage *out = cvCreateImage(frSize,8,3);
while (c = cvFindNextContour(cscan)){
CvRect box = cvBoundingRect(c,1);
if ((box.height > int(box.width*1.2))&&(box.height>20)){//&&(box.width<20)){//
ppl++;
cvRectangle(out,cvPoint(box.x,box.y),cvPoint(box.x+box.width,box.y+box.height),CV_RGB(255,0,50),1);
cvShowImage("contours",out);
//cvWaitKey();
}
//printf("Box Height: %d , Box Width: %d ,People: %d\n",box.height,box.width,ppl);
//cvWaitKey(0);
int coord = sprintf_s(buff,"%d,%d,%d\n",box.width,box.height,ppl);
file.write(buff,coord);
}
file.close();
cvReleaseImage(&out);
return ppl;
}
答案 0 :(得分:2)
我从未使用cvFindNextContour
,但在您的图片上使用cvFindContours
运行CV_RETR_EXTERNAL
似乎工作正常:
我使用的是OpenCV + Python,所以这段代码可能对你没什么用处,但为了完整起见,这里有:
contours = cv.FindContours(img, cv.CreateMemStorage(0), mode=cv.CV_RETR_EXTERNAL)
while contours:
(x,y,w,h) = cv.BoundingRect(contours)
cv.Rectangle(colorImg, (x,y), (x+w,y+h), cv.Scalar(0,255,255,255))
contours = contours.h_next()
编辑:您询问如何仅绘制具有某些属性的轮廓;它会是这样的:
contours = cv.FindContours(img, cv.CreateMemStorage(0), mode=cv.CV_RETR_EXTERNAL)
while contours:
(x,y,w,h) = cv.BoundingRect(contours)
if h > w*1.2 and h > 20:
cv.Rectangle(colorImg, (x,y), (x+w,y+h), cv.Scalar(0,255,255,255))
contours = contours.h_next()