Question

我正在使用scikit-image进行计算机视觉。我将使用查找轮廓来获得灰度图像输入的轮廓，但返回的列表将图像的轮廓全部放在第一个位置。我想要获得的结果是图像的唯一轮廓，因此，我尝试使用for循环将轮廓分开，但是这需要很长时间，因此效果不佳。谁能帮我？该代码报告如下：

import numpy as np
from skimage.io import imread
from skimage.measure import moments, moments_hu, find_contours, approximate_polygon
from skimage.feature import canny
from matplotlib import pyplot as plt
#%% Opening image section
reference_image = imread('referenceImage.jpg', as_gray= True)
reference_contours = find_contours(reference_image, 0.8, fully_connected='high')
first = True
added = False
reference_contours_list = []
for contours in reference_contours:
    for con in contours:
        if first:
            first = False
            reference_contours_list.append(np.array(np.array([con])))
        else:
            for index, past_con in enumerate(reference_contours_list):
                for past_c in past_con:
                    if con[0] in range(int(round(past_c[0])) - 1, int(round(past_c[0])) + 2):
                        reference_contours_list[index] = np.append(reference_contours_list[index], np.array(np.array([con])), axis=0)

Python Scikit图像查找轮廓会在列表的第一位置返回所有轮廓

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