如何在OpenCV中获得扩大或缩小的轮廓？

Question

是否可以获取轮廓的展开或缩小版本？

例如，在下图中，我在二进制图像上使用了cv :: findContour（）和cv :: drawContour来获取轮廓：

我想绘制另一个轮廓，该轮廓与原始轮廓的距离为自定义像素，如下所示：

除了腐蚀（我认为这可能不是一个好主意，因为似乎很难使用腐蚀来控制像素距离），我不知道如何解决此问题。我可以知道正确的方向吗？

Answer 1

使用cv :: erode带有一个小的内核并进行多次迭代可能就可以满足您的需求，即使这不是完全正确的。

C ++代码：

cv::Mat img = ...;
int iterations = 10;
cv::erode(img, img,
   cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3,3)),
   cv::Point(-1,-1),
   iterations);

演示：

# img is the image containing the original black contour
for form in [cv.MORPH_RECT, cv.MORPH_CROSS]:
    eroded = cv.erode(img, cv.getStructuringElement(form, (3,3)), iterations=10)
    contours, hierarchy = cv.findContours(~eroded, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    vis = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
    cv.drawContours(vis, contours, 0, (0,0,255))
    cv.drawContours(vis, contours, 1, (255,0,0))
    show_image(vis)

使用3x3内核的cv.MORPH_RECT进行10次迭代：

使用3x3内核的cv.MORPH_CROSS进行10次迭代：

您可以通过调整迭代次数来更改偏移量。

一种更准确的方法是使用cv :: distanceTransform查找距离轮廓约10px的所有像素：

dist = cv.distanceTransform(img, cv.DIST_L2, cv.DIST_MASK_PRECISE)
ring = cv.inRange(dist, 9.5, 10.5) # take all pixels at distance between 9.5px and 10.5px
show_image(ring)
contours, hierarchy = cv.findContours(ring, cv.RETR_LIST, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

vis = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.drawContours(vis, contours, 0, (0,0,255))
cv.drawContours(vis, contours, 2, (255,0,0))
show_image(vis)

您将在原始轮廓的每一侧获得两个轮廓。将findContours与RETR_EXTERNAL一起使用仅可恢复外轮廓。要恢复内部轮廓，请使用RETR_LIST

Answer 2

我认为解决方案可能会更容易，而无需膨胀和新轮廓。

1. 对于每个轮廓搜索质量中心：cv :: moments（contours [i]）-> cv :: Point2f mc（mu.m10 / mu.m00），mu.m01 / mu.m00））；

2. 对于轮廓的每个点：进行质心偏移->乘以系数K->向后偏移：pt_new =（k *（pt-mc）+ mc）;

但是系数k对于每个点都必须是独立的。我待会儿再计算...