Question

您好我想做这个video之类的事情。在V-rep系统中使用python API，现在我的机器人正在工作，只需要处理我想要绘制的图像。

要做到这一点，我需要有一个笔的路径的（x，y）坐标向量。所以我正在尝试使用OpenCV findContours函数。这是我的代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img.jpg', 3)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

edges,contours,hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

xList = [x[0][0][0] for x in contours]
yList = [y[0][0][1] for y in contours]

#plot image
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image') 

#plot contour
plt.subplot(122)
plt.plot(xList,yList)
plt.title('Edge Image')

plt.show()

这是我的示例图片：

和结果，如果我使用散点图单独绘制每个点，向我显示图像的轮廓。

好吧，也许这不是最好的例子，我的第一个使用OpenCV找到轮廓。

如果我使用绘图功能绘制点数，看看我想要遵循的路径我得到了这个：

我想要的是找到对连续顺序路径上的所有点进行排序以绘制图像轮廓的方法。

这里的问题是这个点是未分类的，因此don与之前的关系以及下一个点只是一个点云。所以我需要对它进行排序以构建路径。

关于如何做到这一点的任何想法？

Answer 1

我发现this thread给了我使用matplotlib和contour函数的想法，我调试它并找到它用于在allsegs属性中绘制的数据，并且这个解决了我现在的问题，也许它不是最好的解决方案，但现在它可以工作。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('img.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# gray = cv2.bilateralFilter(gray, 50, 50, 10)
edged = cv2.Canny(gray, 70, 250)

#plot image
plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(img, cmap='gray')

#plot contour
plt.subplot(1,3,2)
a = plt.contour(edged, levels=[255], colors='black', origin='image')

#plot separated contour
plt.subplot(1,3,3)
for i in range(len(a.allsegs[0])):
    x = a.allsegs[0][i][:,0]
    y = a.allsegs[0][i][:,1]
    plt.plot(x,y)

plt.show()

Answer 2

1。您想要创建类似的内容：

基本步骤是：

阅读并转换为灰色，

二进制图像的阈值

在binary-imaget上进行findContours

然后drawContours，你会明白的。

2。如果你想得到一些这样的想法：

基本步骤是：

阅读并转换为灰色

模糊并做Canny

按connectedComponents
查找
然后将标签设置为不同的颜色

你会得到那样的。

生成最后一张图片的代码：

#!/usr/bin/python3
# 2018.01.23 11:25:35 CST
# 2018.01.23 11:45:22 CST

import numpy as np
import cv2
import myutils

colors = [(0, 0, 255), (0, 43, 255), (0, 85, 255), (0, 128, 255), (0, 170, 255), (0, 213, 255), (0, 255, 255), (0, 255, 212), (0, 255, 170), (0, 255, 127), (0, 255, 85), (0, 255, 42), (0, 255, 0), (43, 255, 0), (85, 255, 0), (128, 255, 0), (170, 255, 0), (213, 255, 0), (255, 255, 0), (255, 212, 0), (255, 170, 0), (255, 127, 0), (255, 85, 0), (255, 42, 0), (255, 0, 0)]

img = cv2.imread("leaf.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.medianBlur(img, 3)
edged = cv2.Canny(gray, 50, 200)

## Find connected edges
ret, labels = cv2.connectedComponents(edged)

## Draw(set to different colors)
canvas = np.zeros_like(img, np.uint8)
for i in range(1,ret):
    pts = labels == i
    canvas[pts] = colors[i%len(colors)]

## Display
cv2.imshow("res", canvas);cv2.waitKey();cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("res.png", canvas)

但 Notice ，我设置不同颜色的边缘，而 the points of different colors maybe not the real path 。

从openCV轮廓创建路径

2 个答案: