Question

我正在使用Visual Studio 2012和OpenCV。我想找到具有以下规格的两点坐标。

第一个点：最高和最左边的点。
第二点：最高和最右边。

就像您在图片中看到的一样。

Answer 1

首先，我想指出的是，该答案是用Python编写的，旨在为如何解决此类问题提供一个思路。

第二，定义轮廓的最高点和最左边是一个问题，因为轮廓的形状变化很大。这意味着左右的最极端值并不总是与最高值互补。以下面的图片为例：

右上方的红点是向北的最高点，但不是最右边的（这是所有4个点中最左的点），而底下的红点是最右边的点，但不是最高的点（实际上是是最低的北方！）。介于两者之间并且可以满足上述条件。

话虽如此，我已经用Python为您的图片中描述的最相似的解决方案制作了一个脚本，以显示我将如何尝试解决该问题。可能不是您想要的，可能会有更好的解决方案，但这可能会给您一个想法或弄清您的实际需求。

我自由下载了示例图片并对其进行了一些编辑，因此我可以举一个例子。这是我的“原语”：

我已经提取了图像的轮廓并选择了最大的轮廓-返回点数组。然后，我在X坐标（最右边的点）和最低Y坐标（最北点）中提取了最高值。因为轮廓没有直线，所以我为最重要的点的最大变化点设定了一个阈值（在您的情况下，数字可能会不同-我的情况是+-3）。然后，我将一个阈值中所有最正确的点添加到一个列表中，并将所有最北点附加到另一个列表中。然后从最左端的列表中选择X坐标最低的点，在另一个列表中的最右点选择Y坐标最低的点。

这是结果：

希望它会有所帮助。干杯！

Python示例：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('uplupr.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, threshold = cv2.threshold(gray,170,255,cv2.THRESH_BINARY)
im, contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
mask = np.zeros(img.shape, dtype="uint8")
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
cv2.drawContours(mask, [cnt], -1, (255,255,255), 1)
top_right_append = 0
top_up_append = 1000
point_up = []
point_right = []

for i in cnt:
    top_up = int(i[:,1])
    top_right = int(i[:, 0])
    if top_right > top_right_append:
        top_right_append = int(top_right)
    if top_up < top_up_append:
        top_up_append = int(top_up)

for i in cnt:
    if int(i[:,1]) < top_up_append+3:
        up = (int(i[:,0]), int(i[:,1]))
        point_up.append(up)

for i in cnt:
    if int(i[:,0]) > top_right_append-3:
        right = (int(i[:,0]), int(i[:,1]))
        point_right.append(right)

point_up.sort(key=lambda tup: tup[0])
point_right.sort(key=lambda tup: tup[1])

cv2.circle(mask,(point_up[0]), 4, (0,0,255), -1)
cv2.circle(mask,(point_right[0]), 4, (0,0,255), -1)

cv2.imshow('image', mask)

查找轮廓属性

1 个答案: