1

我有一个像讲话泡泡的形状。我只想检测这种形状的椭圆，就像图像中绿色环绕的椭圆一样。

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

我尝试了封闭形态，但气泡的某些部分也被去除了。我使用了一个矩阵为 20、20 的内核。形状变得更加矩形。也许我必须像这样更改内核矩阵：

0 1 0
1 1 1
0 1 0

我也尝试画一个凸包，但它也没有效果。并且内凸包是不可能的。这是我绘制凸包的代码：

for i in range (max_index):
    hull = cv2.convexHull(contours[i])
    cv2.drawContours(image, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)

我用参数cv2.RETR_EXTERNAL和cv2.CHAIN_APPROX_NONE

4

1 回答 1

4

这是我能得到的最好的： 气球椭圆

这不是最聪明的方法。尽管代码很冗长，但我在这里所做的实际上很简单。

首先，我得到灰色图像并添加大量模糊，并以与您尝试相同的方式应用阈值并找到轮廓。然后我取最大的轮廓并找到适合这个轮廓的椭圆fitEllipse。这一切都在getEllipse起作用。

在这第一轮中，椭圆会倾斜，因为尾巴挡住了路。所以，我用这个不太好的椭圆来处理原始图像并再试一次。

grayEllipse 函数通过椭圆过滤图像。所以，我使用第一次尝试的椭圆来处理原始图像并突出显示第一个椭圆内的点。我在第二轮中使用这张图片作为输入。

通过重复这个过程，我第二次得到的最终椭圆的倾斜度要小得多。

这是代码：

import cv2
import numpy as np


def getEllipse(imgray):


    ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
    _, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    maxArea = 0
    best = None
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area > maxArea :
            maxArea = area
            best = contour

    ellipse = cv2.fitEllipse(best)
    el = np.zeros(imgray.shape)
    cv2.ellipse(el, ellipse,(255,255,255),-1)

    return el

def grayEllipse(el, img):
    el = np.dstack((el,el,el))
    el = el*img
    el = el/(255)
    el = el.astype('uint8')
    imgray = cv2.cvtColor(el, cv2.COLOR_BGR2LAB)[...,0]
    return imgray


image = cv2.imread("./baloon.png", cv2.IMREAD_COLOR)
img = image.copy()
imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)[...,0]
imgray = cv2.GaussianBlur(imgray, (79,79), 0)
el = getEllipse(imgray)
imgray = grayEllipse(el, img.copy())
imgray = cv2.GaussianBlur(imgray, (11,11), 0)
el = getEllipse(imgray)
imgray = grayEllipse(el, img.copy())

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 20, 255, cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

maxArea = 0
best = None
for contour in contours:
    area = cv2.contourArea(contour)
    if area > maxArea :
        maxArea = area
        best = contour

ellipse = cv2.fitEllipse(best)
cv2.ellipse(image, ellipse, (0,255,0),3)

while True:
  cv2.imshow("result", image)
  k = cv2.waitKey(30) & 0xff
  if k == 27:
      break
于 2018-08-13T13:16:16.740 回答