在图像中查找外部轮廓答案

【问题标题】：Finding external contours in an image在图像中查找外部轮廓
【发布时间】：2020-07-22 13:11:36
【问题描述】：

我一直试图在图像中找到白板标记的轮廓（外部轮廓）。我已经尝试为此使用openCv（似乎是最简单的）。我已经对图像进行了灰度化和过滤，但仍然无法获得足够好的结果。我正在处理的图像非常好（例如其中没有任何其他对象），我很确定这是可能的（不使用繁重的 DL 算法）。

这就是我得到的：

这（大致）是我想要得到的（这是使用 Photoshop 的魔杖完成的）：

我尝试了不同的算法，但似乎都不起作用（上面的结果只是使用了 cv2.findContours 与 cv2.RETR_TREE 和 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE）。我发现很多人都在问一些非常相似的问题，但给他们的答案对我不起作用。

（例如： Process image to find external contour 或 https://answers.opencv.org/question/182345/how-do-i-draw-only-external-contour/)

这是原图：

无论如何，感谢您的帮助！

【问题讨论】：

如果您在打开的 CV 中阅读 Findcontous，则可以将不同的模式发送到该函数。要找到外部尝试，我们需要发送 cv2.RETR_EXTERNAL 代替 cv2.RETR_TREE
请发布您的代码，以便其他人更正。
@ashtav 我尝试使用 RETER_EXTERNAL 但轮廓由几个不同的轮廓组成。谢谢你的回答！
@fmw42 我在下面发布了一些代码。谢谢！

标签： python opencv image-processing contour

【解决方案1】：

看看这个question

我相信这就是你要找的。p>

【讨论】：

【解决方案2】：

因此，使用 Sergey 提供的链接并使用阈值而不是灰度，我得到了更好的结果。这是代码：

import cv2 # Import OpenCV
import numpy as np # Import NumPy
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("./image.jpg")

height, width = image.shape[0], image.shape[1]

white_padding = np.zeros((50, width, 3))
white_padding[:, :] = [255, 255, 255]
image = np.row_stack((white_padding, image))

_, mask = cv2.threshold(image, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)


kernel = np.ones((30, 30), np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

closing_uint8 = np.uint8(closing)


edges = cv2.Canny(closing_uint8, 100, 200)

plt.imshow(edges)
plt.show()

这样做的问题是需要针对不同的图片改变Kernel的大小，例如这个图片：

输出：

关于如何面对这个问题的任何想法？谢谢你的帮助！

【讨论】：

我不明白你所说的颜色错误是什么意思。当您使用 Mathplotpy 显示和图像时，它会应用一个彩色查找表。如果要查看实际颜色，请使用 cv2.imshow()。