Python和OpenCV：根据两个标准对轮廓列表进行排序答案

【问题标题】：Python and OpenCV: sort list of contours according to two criteriaPython和OpenCV：根据两个标准对轮廓列表进行排序
【发布时间】：2018-03-30 23:38:34
【问题描述】：

在 Python 中，我有一个轮廓列表。每个轮廓都是一个 numpy 数组。每个轮廓都是一个正方形，如下图所示：

每个轮廓都有 cx 和 cy - 它们是轮廓的时刻 - 它的中心。

我还计算了每个轮廓的平均 rgb 并将其添加到列表中。

如何对轮廓进行排序，如您在 1-24 的第一张图像中所见 - 从左上角到右下角 - 仅使用 (cx,cy) 逐行排列？

我的代码：

    def find_contour_mean_color_value(self , img , width=None , height=None , full_square=False):

    contours = []

    for (i,cnt) in enumerate(self.all_detected_color_squares):
        mom = cv2.moments(cnt)
        (cx,cy) = int(mom['m10']/mom['m00']), int(mom['m01']/mom['m00'])

        if full_square == True:
            x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
            roi = img[y:y+h, x:x+w]

        else:
            #define needed square around the center as following
            center_square_width = width
            center_square_height = height

            x_1= int(cx-(center_square_width/2))
            y_1 = int(cy-(center_square_height/2))

            roi = img[y_1:y_1 + center_square_height , x_1:x_1 + center_square_width]



        color = cv2.mean(roi)
        (r,g,b) = (color[2] , color[1] , color[0])
        contours.append((self.all_detected_color_squares , (cx ,cy) , (r,g,b) ))


    self.all_detected_color_squares = np.array(contours)

我们如何根据需要对轮廓列表进行排序，并通过图像和数字进行描述？

我确信使用 labmda 是可行的，但我无法做到。

更多详情见：

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy opencv3.0

【解决方案1】：

这应该返回按 (cx, cy) 排序的轮廓：

contours = sorted(contours, key = lambda x: x[1])

【讨论】：

是的，但这不足以像图片中描述的那样对正方形进行排序
它们是如何排序的？从图片上很难分辨。
使用 findContours 并基于区域。

【解决方案2】：

可以这样做：

    squares = sorted(detected_squares, key=lambda x: x[1][1])
    for i in range(self.cols_num):
        i = i*self.rows_num
        j = i + self.rows_num
        squares[i:j] = sorted(squares[i:j], key=lambda x: x[1][0])


    detected_squares = squares

【讨论】：