为什么cv :: findContours返回这么多轮廓？

Question

我已经阅读了this个帖子，但是即使使用cv::threshold创建了一个真正的binarry图像，我仍然得到了约500个轮廓。我在做什么错了？

cv::findContours不会只返回13个轮廓，因为有13个清晰的斑点吗？

Mat img = imread("img.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat img_thresh;
threshold(img, img_thresh, 0, 255, CV_THRESH_BINARY);

vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(img_thresh, contours, hierarchy, RetrievalModes::RETR_TREE, ContourApproximationModes::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

RNG rng(12345);
Mat drawing = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i< contours.size(); i++)
{
    Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
    drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point());
}
imshow("drawing", drawing);
waitKey();

UPDATE1 使用cv::RETR_EXTERNAL代替cv::RETR_TREE，但仍然返回比应有的轮廓更多的轮廓。

Answer 1

如果检查二进制图像，您会发现有很多独立的轮廓：

因此，您首先需要通过腐蚀和扩张清理它们，如下所示：

您将得到以下结果：

比原始的清洁。

所有代码：

cv::namedWindow("result", cv::WINDOW_FREERATIO);
cv::Mat img = cv::imread(R"(rUYLL.png)");

// to gray
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

cv::threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::erode(gray, gray, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)));
cv::dilate(gray, gray, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)));

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
cv::findContours(gray, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8);

cv::imshow("result", img);
cv::waitKey();

它是输出：

希望有帮助！

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一种最简单的方法，也可以考虑是否适合您，只需将下限阈值从 0 增大到 80 并完成

cv::threshold(gray, gray, 80, 255, cv::THRESH_BINARY);

只需按阈值播放，然后查看结果。

只需更改阈值即可获得相同的输出：