使用python在opencv中创建自己的轮廓答案

【问题标题】：Creating your own contour in opencv using python使用python在opencv中创建自己的轮廓
【发布时间】：2012-12-19 03:19:56
【问题描述】：

我有一组对象的边界点。

我想用opencv作为轮廓画出来。

我不知道如何将我的点转换为轮廓表示。

到通过以下调用获得的相同轮廓表示

contours,_ = cv2.findContours(image,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

有什么想法吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python numpy opencv image-processing contour

【解决方案1】：

通过查看轮廓的格式，我认为这样的内容就足够了：

contours = [numpy.array([[1,1],[10,50],[50,50]], dtype=numpy.int32) , numpy.array([[99,99],[99,60],[60,99]], dtype=numpy.int32)]

这个小程序给出了一个运行示例：

import numpy
import cv2

contours = [numpy.array([[1,1],[10,50],[50,50]], dtype=numpy.int32) , numpy.array([[99,99],[99,60],[60,99]], dtype=numpy.int32)]

drawing = numpy.zeros([100, 100],numpy.uint8)
for cnt in contours:
    cv2.drawContours(drawing,[cnt],0,(255,255,255),2)

cv2.imshow('output',drawing)
cv2.waitKey(0)

【讨论】：

以这种方式创建轮廓适用于 cv2.drawContours，但在使用 cv2.pointPolygonTest 时似乎不起作用。有没有办法实际返回轮廓对象？

【解决方案2】：

从点 L 的 Python 列表创建自己的轮廓

L=[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4],[x5,y5],[x6,y6],[x7,y7],[x8,y8],[x9,y9],...[xn,yn]]

从 L 创建一个 numpy 数组 ctr，对其进行整形并强制其类型

ctr = numpy.array(L).reshape((-1,1,2)).astype(numpy.int32)

ctr 是我们的新计数，让我们在现有的图像

上绘制它

cv2.drawContours(image,[ctr],0,(255,255,255),1)

【讨论】：

很好的答案，尊重 opencv 的所有约束

【解决方案3】：

轮廓只是连接所有连续点的曲线，因此要创建自己的轮廓，您可以使用(x,y) 点按顺时针顺序

创建一个np.array()

points = np.array([[25,25], [70,10], [150,50], [250,250], [100,350]])

就是这样！

根据您的需要，有两种方法可以在图像上绘制轮廓：

轮廓轮廓

如果只需要轮廓轮廓，使用cv2.drawContours()

cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),2)

填充轮廓

要获得填充轮廓，您可以使用cv2.fillPoly() 或cv2.drawContours() 和thickness=-1

cv2.fillPoly(image, [points], [0,0,0]) # OR
# cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),-1)

完整的示例代码

import cv2
import numpy as np

# Create blank white image
image = np.ones((400,400), dtype=np.uint8) * 255

# List of (x,y) points in clockwise order
points = np.array([[25,25], [70,10], [150,50], [250,250], [100,350]])

# Draw points onto image
cv2.drawContours(image,[points],0,(0,0,0),2)

# Fill points onto image
# cv2.fillPoly(image, [points], [0,0,0])

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

【讨论】：

轮廓的形状比点列表更复杂，遗憾的是

【解决方案4】：

要添加到 Cherif KAOUA 的答案，我发现我必须转换为列表并压缩我的 numpy 数组。从文本文件中读取点数组：

  contour = []
  with open(array_of_points,'r') as f:
      next(f) // line one of my file gives the number of points
      for l in f:
          row = l.split()
          numbers = [int(n) for n in row]
          contour.append(numbers)

  ctr = np.array(contour).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)
  ctr = ctr.tolist()
  ctr = zip(*[iter(ctr)]*len(contour))

【讨论】：