我正在尝试检测图像中的多个对象;但是,有些对象位于边缘,因此图像中并未显示所有轮廓。我们如何才能以某种方式检测“被裁剪”的对象?我们可以将轮廓包围在图像的边缘吗?
首先,我对图像进行了模糊处理,应用了Canny检测器,进行了扩张,然后腐 eclipse 了边缘。
这是我的代码:
img = cv2.imread('porosity1.png')
img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (7,7),0)
med = np.median(blur)
lower = int(max(0,0.7*med))
upper = int(min(255,1.3*med))
edged = cv2.Canny(blur, lower, upper)
edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1)
edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1)
这就是我进行边缘检测所得到的,这对我来说很好。enter image description here
但是,当我要填充轮廓以检查检测器是否能够检测所有对象(甚至是图像侧面的对象)时,我得到以下信息:
gray, cnts, hierarchy = cv2.findContours(edged, mode = cv2.RETR_CCOMP,method = cv2.CHAIN_APPROX_NONE )
cnts1 = []
external_contours = np.zeros(gray.shape)
for i,cnt in enumerate(cnts):
#External contours
if cv2.contourArea(cnt)>100.0: #To exclude small contour areas
cv2.drawContours(external_contours, cnts, i, 1, -1)
cnts1.append(cnt)
#Last column in each row in the hierarchy
plt.imshow(external_contours, cmap='gray')
enter image description here我要检测的原因是我想找到对象的封闭区域。
最佳答案
您可以在找到的轮廓上使用cv2.convexHull
函数,然后将关闭边缘上的轮廓。
关于python - 检测位于图像opencv侧面的对象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63390540/