opencv - 如何将线条拟合到边缘并找到中心点（opencv）

Question

我有一个图像，我对其应用双边滤波器，然后进行自适应阈值处理以获得下面的图像。

原始图像（这是对象深度图像的屏幕截图）

阈值图像

我想将线条拟合到垂直部分/线条并找到中心点，输出如下图所示：

我似乎无法理解cv2.adaptiveThreshold()的输出。紫色像素（即我的边缘）如何表示？以及如何安装一条线？MWE：

import cv2

image = cv2.imread("depth_frame0009.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

bilateral_filter = cv2.bilateralFilter(gray_image, 15, 50, 50)
plt.figure()
plt.imshow(bilateral_filter)
plt.title("bilateral filter")
#plt.imsave("2dimage_gaussianFilter.png",blurred)
plt.imsave("depthmap_image_bilateralFilter.png",bilateral_filter)


th3 = cv2.adaptiveThreshold(bilateral_filter,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)
plt.figure()
plt.imshow(th3)

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编辑：

精明的边缘 轮廓

Answer 1

它们被表示为一个图像，一个 uint8 的矩阵。

它是紫色和黄色的原因是因为 matplotlib 正在对其应用颜色图。

在绘制图像处理输出图像时，我通常更喜欢使用一些特定的参数，例如

plt.imshow(th3, cmap='gray', interpolation='nearest')

如果您对查找和拟合线特别感兴趣，则可能需要使用不同的表示形式，例如Hough 线。一旦你在图像中有线条，你就可以选择最适合的线条并找到它们之间的中心点。