Question

我的形状像气泡。而且我只想检测出这种形状的椭圆，就像图像中带有绿色圆圈的椭圆一样。

我尝试了封闭形态，但是气泡的某些部分也被去除了。我使用的矩阵为20、20的内核。形状变得更加矩形。也许我必须更像这样更改内核矩阵：

0 1 0
1 1 1
0 1 0

我也尝试绘制凸包，但是它也没有效果。而且内部的凸包是不可能的。这是我绘制凸包的代码：

for i in range (max_index):
    hull = cv2.convexHull(contours[i])
    cv2.drawContours(image, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)

我使用参数cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_NONE来检索轮廓

Answer 1

这是我所能获得的最好的：

这不是最聪明的方法。尽管有冗长的代码，但我在这里所做的实际上很简单。

首先，我得到了灰色图像并添加了许多模糊效果，并以您尝试的相同方式应用了阈值并找到了轮廓。然后，我取最大轮廓，并用fitEllipse找到适合此轮廓的椭圆。这些全部在getEllipse函数中。

在第一轮中，椭圆会偏斜，因为尾巴会挡住它。所以，我用这个不太好的椭圆来处理原始图像并再次尝试。

函数greyEllipse按椭圆过滤图像。因此，我使用第一次尝试得到的椭圆来处理原始图像，并突出显示第一个椭圆内的点。我将此图像用作第二轮的输入。

通过重复该过程，我第二次得到的最终椭圆就不会偏斜得多。

代码如下：

import cv2
import numpy as np


def getEllipse(imgray):


    ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
    _, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    maxArea = 0
    best = None
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > maxArea :
            maxArea = area
            best = contour

    ellipse = cv2.fitEllipse(best)
    el = np.zeros(imgray.shape)
    cv2.ellipse(el, ellipse,(255,255,255),-1)

    return el

def grayEllipse(el, img):
    el = np.dstack((el,el,el))
    el = el*img
    el = el/(255)
    el = el.astype('uint8')
    imgray = cv2.cvtColor(el, cv2.COLOR_BGR2LAB)[...,0]
    return imgray


image = cv2.imread("./baloon.png", cv2.IMREAD_COLOR)
img = image.copy()
imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)[...,0]
imgray = cv2.GaussianBlur(imgray, (79,79), 0)
el = getEllipse(imgray)
imgray = grayEllipse(el, img.copy())
imgray = cv2.GaussianBlur(imgray, (11,11), 0)
el = getEllipse(imgray)
imgray = grayEllipse(el, img.copy())

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

maxArea = 0
best = None
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > maxArea :
        maxArea = area
        best = contour

ellipse = cv2.fitEllipse(best)
cv2.ellipse(image, ellipse, (0,255,0),3)

while True:
  cv2.imshow("result", image)
  k = cv2.waitKey(30) & 0xff
  if k == 27:
      break

OpenCV Python：语音气泡形状的封闭轮廓近似

1 个答案: