我正在尝试根据视频源的形状特征（例如：面积、轮廓长度等）在视频源中执行暗（几乎是黑色）对象检测，但我在检测二进制掩码中的轮廓时遇到问题。
有时即使对象没有改变形状并且轮廓是从仅包含一个紧凑 blob 的简单蒙版派生的，轮廓也没有关闭（我可以看出，因为我使用 CV_FILLED 选项显示它，并且对于许多帧轮廓已填充），并且由于该计算区域实际上不可信（值降低到几个像素）。
我还注意到，当对象的轮廓未闭合时，长度大约是预期的 2 倍（这是有道理的）。
为什么简单斑点的轮廓有时会打开有时会关闭，我如何强制它们始终关闭？我已经尝试过凸包，并将轮廓的第一个点复制到它的末端，但它没有用。
我的方法的步骤如下：
- 使用 Canny 边缘检测器只得到边缘
这是一个经典的错误。在步骤 2 之后和期间，我假设您有一个二进制图像，即带有一堆填充的白色斑点的黑色图像，这些斑点表示您要查找的区域。这正是cv::findContours起作用的。
当你进行边缘检测时，你实际上将那些漂亮的填充区域转换成一堆非常细长的、可能但不一定是封闭的线，这些线包围着你以前的区域，这会把一切都搞砸了。因此cv::findContours将完全返回，一堆非常细的轮廓。这些轮廓实际上也是封闭的，因为它们代表一个封闭的多边形，最后一个点连接回第一个点，只是这个多边形环绕着边缘检测产生的那些细线，这就解释了为什么它们的面积非常小并且周长大约是您期望的两倍。它基本上将边缘检测产生的那些线条视为实际轮廓，而不是非常薄的区域您想找到的边界轮廓，这可能不是您想要的。
如果这些边界线是闭合的并且您只检索外部轮廓（例如，使用CV_RETR_EXTERNAL），您可能会得到您期望的大致相同的适当区域轮廓，但这不能保证并且很容易搞砸。
因此，简单的解决方案是放弃 Canny 边缘检测步骤，直接处理正确的二值图像，正如cv::findContours通常所期望的那样。