给出如下图所示的图像
我可以很容易地创建一个蒙版。蒙版的图像看起来像这样。
我使用以下代码来获取掩码。
#Convert to HSV
HSV = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#Create a lower and upper range
HSVlower = np.array([0,0,0])
HSVupper = np.array([134,205,255])
#deine a mask
mask = cv2.inRange(HSV , HSVlower , HSVupper)
cv2.imshow("MASK" , mask)
cv2.waitKey(0)
然后我可以使用轮廓和矩来识别遮罩区域的中心。标有中心的图像是这样的：
这是我用来获取种子点的代码。
#find biggest cont
contours,hierarchy =
cv2.findContours(mask,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#find largest contour in mask, use to compute minEnCircle
c = max(contours, key = cv2.contourArea)
cv2.drawContours(I , c , -1,(255,255,255) , 3 )
#get center of detected circle
moments = cv2.moments(c)
cx = int(moments['m10']/moments['m00'])
cy = int(moments['m01']/moments['m00'])
这是我的问题所在。我想在 N/360 度处绘制 N 条线，从该图像的中心直到蒙版从黑色变为白色的点。我无法做到这一点。
我已将此问题简化为单行和更简单的图像，并且行为是相同的。我一次从中心移出一个像素，检查掩码图像中该像素的值。如果值很暗，我画一条线并移动下一个像素。重复这个过程，直到我找到一个不暗的像素。
我使用上面的逻辑实现了以下结果。
正如所见，这条线并没有在我期望的圆圈边缘停止。
这是我用来画线并检查像素值的代码。
localIndex = 0
##move from the center until we hit white
while mask[cx,cy + localIndex] < 20:
cv2.line(img=I, pt1=(cx, cy), pt2=(cx,cy + localIndex), color=(0, 255, 255),
thickness=3)
localIndex = localIndex + 1
print mask[cx, cy + localIndex]
cv2.imshow("linedImage" , I)
cv2.waitKey(0)
编辑：这是我正在使用的照片的链接。 https://vignette.wikia.nocookie.net/uncyclopedia/images/b/bc/Trick110.png/revision/latest?cb=20170408115814
编辑：在循环时打印出像素值我可以看到它们都是 0 直到跳转到 130。这让我认为掩码和原始图像之间存在比例问题？此外，仅在掩码更改的点不需要这条线。绘制的线用于可视化
