Python-OpenCv FindContours答案

【问题标题】：Python-OpenCv FindContoursPython-OpenCv FindContours
【发布时间】：2012-12-14 16:24:28
【问题描述】：

我尝试在二进制图像中查找轮廓，但是当尝试执行 cvFindContours 时，它给了我错误消息

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“convert.py”，第 30 行，在轮廓= cvFindContours（img2，存储，cv.CV_RETR_CCOMP，cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE）文件 “/usr/lib/pymodules/python2.7/opencv/cv.py”，第 580 行，在 cvFindContours 计数，序列 = cvFindContoursUntyped（*args）文件“/usr/lib/pymodules/python2.7/opencv/cv.py”，第 6521 行，在 cvFindContoursUntyped 返回 _cv.cvFindContoursUntyped(*args) 运行时错误：openCV 错误：状态=输入数组的大小不正确函数名=cvStartFindContours 错误信息= 文件名=/build/buildd/opencv-2.1.0/src/cv/cvcontours.cpp 线=205

我使用全新安装的 Ubuntu 11.10 和 Opencv 2.3.1。

这是我的源代码

from opencv.cv import *
from opencv.highgui import *

image = cvLoadImage('test.png')
def getthresholdedimg(image):
    size = cvSize(640, 480)

    imghsv=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,3)
    cvCvtColor(image,imghsv,cv.CV_BGR2HSV)
    imgblue=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1)
    imgblue2=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1)
    imgthreshold=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1)

    cvInRangeS(imghsv,cvScalar(100,100,100),cvScalar(120,255,255),imgblue)
    cvInRangeS(imghsv,cvScalar(100,100,100),cvScalar(120,255,255),imgblue2)
    cvAdd(imgblue,imgblue,imgthreshold)
    return imgthreshold


cvFlip(image,image,1)

cvSmooth(image, image, CV_GAUSSIAN, 3, 0)
imgthresh=getthresholdedimg(image)
cvErode(imgthresh,imgthresh,None,3)
cvDilate(imgthresh,imgthresh,None,10)
storage = cvCreateMemStorage(0)
img2=cvCloneImage(imgthresh)
contour = cvFindContours(img2, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)

我的原始和二值图像

原图 http://tinypic.com/r/34rul9x/6

和蓝色过滤二值图像 http://tinypic.com/r/ifbotx/6

【问题讨论】：

如果该错误消息是完整的，那么它什么也没说（为什么输入数组的大小不正确？）。只需将您的导入更改为from cv import *，并从函数名称和常量中删除前缀“cv”，该示例就可以工作。如果我在具有多个通道的图像上强制使用FindContours，那么我得到：cv2.error: [Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images。如果 OpenCV 仍然支持您使用的 API，请填写错误报告。

标签： python image-processing opencv

【解决方案1】：

在 python cv2 中查找轮廓

将 numpy 导入为 np 导入简历2 img = cv2.imread('sample_image.jpg') imgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) _，轮廓，层次结构 = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(img, 轮廓, -1, (0,255,0), 3) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0)

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为这种 API 风格已从 OpenCV 中终止。目前有两个API，旧的一个是cv，由

>>> import cv2.cv as cv

第二个也是新的cv2 可用作：

>>> import cv2

关于错误：

将导入语句替换为from cv2.cv import *

然后删除所有cv前缀，它应该可以正常工作。

注意：

我认为您正在尝试对物体进行颜色跟踪。

但是既然你有 OpenCV 2.3.1，你为什么要使用非常古老的 Python API 呢？

新的 Python API 为cv2 版本，简单、快速、灵活。此外，与新 API 相比，旧 API 中的各种对象很难玩。所以我建议你更新到新的cv2 API。在旧 API 中甚至是难以调试的错误。

您可以在此链接中使用新的cv2 API 找到颜色跟踪代码：http://goo.gl/db2KW

或者如果你确定要使用旧 API，这里是代码：http://goo.gl/AFEmv

【讨论】：