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通过在此图像中应用 find_contour（opencv 模块）可以获得 5 个对象（每个符号一个）：https ://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2WHEzNnJucDlRR2s/edit ？现在我获得了 64 个对象

之后，我想检索 Humoments 并与其他图像进行比较。现在我只尝试对相同的图像进行一点翻译，为了测试它返回它们是相同的。

我的问题是我如何才能只获得 5 个对象来应用体量，或者是否有其他解决方案来计算图像的体量？

import cv2
im = cv2.imread('Sassatelli 1984 n. 165 mod1.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(imgray, (0,0), 5) 
cv2.imshow('Blur', blur)
cv2.waitKey()
th = 20
edges = cv2.Canny(blur, th, th*3)
cv2.imshow('canny',edges)
cv2.waitKey()
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print('objects found')
print(len(contours))
cnt = contours[0]
cv2.drawContours(blur,contours,-1,(0,255,0),3)
cv2.imshow('draw contours',blur)
cv2.waitKey()
moments = cv2.moments(cnt)
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案例 1：以 jpg 格式保存图像的问题 当您以 jpg 格式保存仅黑白（即仅像素值 0 和 255）图像时，会出现有损压缩，这会改变像素值。如果你想看，创建这样的图像，将其保存为 jpg，打开保存的图像并缩放到黑白边缘。您可以看到像素值的变化。

所以当你找到轮廓时，你期望只有白色的物体，但实际上，也有一些中间值，这也被认为是轮廓。它增加了轮廓的数量。

所以为了避免这个问题，

  • 更好地将图像保存为 png 或任何其他无损格式等。
  • 在找到轮廓之前应用一个阈值（值为 127 或您喜欢的值）以使图像成为真正的二进制值。

此处对此进行了更多解释：“列表（轮廓）”的结果表示什么？

案例 2：白色背景问题

OpenCV findcontours() 旨在在黑色背景中查找白色对象。因此，如果您的背景是白色的，它也被视为一个对象。所以在找到轮廓之前反转图像。

案例 3：对象中的孔问题

如果您的对象中有孔，它也被视为对象。因此，如果您只想要对象的外部边界，请使用cv2.RETR_EXTERNALfindcontours() 函数的标志。

示例代码：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sof.jpg')
gray = cv2.imread('sof.jpg',0)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

阈值和倒置图像：

在此处输入图像描述

现在找到轮廓，绘制它，检查轮廓的数量：

cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),2)
cv2.imshow('img',img),cv2.waitKey(0),cv2.destroyAllWindows()

结果 ：

在此处输入图像描述

笔记 ：

在这里，我只拍摄了外部轮廓。如果要从这些对象中删除内部空洞，则需要使用 cv2.RETR_TREE 或 cv2.RETR_CCOMP 标志，并检查它们的层次结构并删除它们。此链接中对此进行了解释：Contours 5：Hierarchy

于 2013-01-21T11:00:21.090 回答