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我在 Python 中有以下代码来查找图像中的轮廓：

import cv2

im = cv2.imread('test.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

现在我想将第一个轮廓内的区域复制到另一个图像，但我找不到任何教程或示例代码来说明如何做到这一点。

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这是一个完整的工作示例。它输出所有轮廓有点过头了，但我认为你可能会找到一种方法来调整它以适应你的喜好。也不确定复制是什么意思，所以我假设您只想将轮廓输出到文件中。

我们将从这样的图像开始（在这种情况下，您会注意到我不需要对图像进行阈值处理）。下面的脚本可以分解为 6 ​​个主要步骤：

  1. Canny 过滤器找到边缘
  2. cv2.findContours要跟踪我们的轮廓，请注意我们只需要外部轮廓，因此需要cv2.RETR_EXTERNAL标志。
  3. cv2.drawContours将每个轮廓的形状绘制到我们的图像上
  4. 遍历所有轮廓并在它们周围放置边界框。
  5. 使用x,y,w,h我们框的信息来帮助我们裁剪每个轮廓
  6. 将裁剪后的图像写入文件。

import cv2

image = cv2.imread('images/blobs1.png')
edged = cv2.Canny(image, 175, 200)

contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)

cv2.imshow("Show contour", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

for i,c in enumerate(contours):
    rect = cv2.boundingRect(c)
    x,y,w,h = rect
    box = cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)
    cropped = image[y: y+h, x: x+w]
    cv2.imshow("Show Boxes", cropped)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    cv2.imwrite("blobby"+str(i)+".png", cropped)


cv2.imshow("Show Boxes", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
于 2017-06-29T18:54:02.027 回答
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不熟悉，cv2.findContours但我认为轮廓由具有行/列（x/y 值）的点数组表示。如果是这种情况并且轮廓的宽度是单个像素，那么每行应该有两个点 -轮廓的 左右两端各有一个。

For each row in the contour
    *select* all the points in the image that are between the two contour points for that row
    save those points to a new array.

正如@DanMašek 指出的那样，如果轮廓数组中的点描述了一个简单的形状，只表示了端、角或断点，那么您需要填补空白才能使用上述方法。

此外，如果轮廓形状类似于星形，则需要找出一种不同的方法来确定图像点是否在轮廓内部。我发布的方法有点幼稚——但可能是一个很好的起点。对于像星星这样的卷积形状，轮廓的每行可能有多个点，但似乎这些点会成对出现，而您感兴趣的点会在这对之间。

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于 2017-06-29T16:39:18.870 回答