我有一组对象的边界点。
我想使用opencv作为轮廓来绘制它。
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)
有任何想法吗?
谢谢
我有一组对象的边界点。
我想使用opencv作为轮廓来绘制它。
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)
有任何想法吗?
谢谢
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)
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,让我们在现有图像上绘制它
cv2.drawContours(image,[ctr],0,(255,255,255),1)
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np.array()
按顺时针顺序(x,y)
创建点
points = np.array([[25,25], [70,10], [150,50], [250,250], [100,350]])
而已!
根据您的需要,有两种方法可以将轮廓绘制到图像上:
轮廓轮廓
如果您只需要轮廓轮廓,请使用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()
使用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()
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))