我想提取图像的轮廓，我正在尝试使用 MatplotLib 的轮廓函数来完成它。这是我的代码：
from PIL import Image
from pylab import *
# read image to array
im = array(Image.open('HOJA.jpg').convert('L'))
# create a new figure
figure()
# show contours with origin upper left corner
contour(im, origin='image')
axis('equal')
show()
这是我的原图：
这是我的结果：
但我只想展示外部轮廓，轮廓。只是这个例子中的读取行。
我该怎么做？我阅读了轮廓函数的文档，但我无法得到我想要的。
如果您知道在 Python 中执行此操作的更好方法，请告诉我！（MatplotLib、OpenCV 等）
如果你想坚持你的轮廓方法，你可以简单地在白色背景和叶子之间添加一个带有“阈值”值的级别参数。
您可以使用直方图找到合适的值。但在这种情况下，任何略低于 255 的值都可以。
所以：
contour(im, levels=[245], colors='black', origin='image')
如果你想做一些严肃的图像处理，请务必检查 Scikit-Image。它包含几个边缘检测算法等。
对于那些想要 OpenCV 解决方案的人，这里是：
ret,thresh = cv2.threshold(image,245,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
tam = 0
for contorno in contours:
if len(contorno) > tam:
contornoGrande = contorno
tam = len(contorno)
cv2.drawContours(image,contornoGrande.astype('int'),-1,(0,255,0),2)
cv2.imshow('My image',image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
在这个例子中，我只画了最大的轮廓。请记住，“图像”必须是单通道数组。
您应该更改阈值函数、findContours 函数和 drawContours 函数的参数以获得您想要的。
我在 drawContours 函数中转换为“int”，因为 Open CV 2.4.3 版本中存在错误，如果不进行此转换，程序会中断。 这是错误。
我建议使用 OpenCV 来提高性能。它有一个findContour函数，可以使用cv2绑定从 python 访问。该函数可以设置为只返回外部轮廓。
您还必须对图像进行阈值处理。