python - 如何在opencv中合并轮廓？

Question

好吧，伙计们，我从事这个项目已经有一段时间了。

我正在构建这个玩 chrome 恐龙游戏的机器人。所以我尝试了其他方法来检测诸如 matchTemplate 之类的字符，甚至制作了自己的算法来定位对象，但我最喜欢这个(findcontours)。

这是我所拥有的:



谁能帮我找出我应该如何合并仙人掌的两个矩形？

img = screen_cap()
roi = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(roi,127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
first = True
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 200: #filtering contours
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
        if w/h < 4: # filtering even more
            cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

Answer 1

很抱歉来晚了一点。但是，如果我用谷歌搜索“合并 opencv 轮廓”，我会发现这个；我认为应该有一个答案。
您可以通过这些配方之一合并任何两个轮廓:

获取每个轮廓的点列表

附加它们

将它们强制转换为 cv2 轮廓格式

如果您不太关心细节，请获取 cv2.convexHull 。

如果您不喜欢 convexHull 的结果，因为轮廓的凹面部分很重要，请改用以下方法:

获取每个轮廓的点列表

附加它们

得到一个共同的中心

围绕中心按顺时针顺序对所有点进行排序

将它们强制转换为 cv2 轮廓格式

如果两个轮廓中有很多凹形，这可能会产生锯齿形图案，因为配方会通过两个轮廓而不考虑它们的原始结构。如果是这种情况，您需要遵循第三个秘诀:

获取每个轮廓的点列表

得到一个共同的中心

删除每个轮廓在另一个轮廓内的点

在每个轮廓中找到最接近公共(public)中心的点。

穿过列出的第一个轮廓，直到您到达最近的点。

然后切换到另一个列表，从最近的点开始顺时针穿过另一个轮廓，直到用完

切换回第一个轮廓并附加其余的点。

将它们强制转换为 cv2 轮廓格式

下一个更复杂的情况是，如果轮廓之间有多个交点，并且想要保留两者之间的孔。然后最好通过cv2.fillPoly()制作黑色图像并用白色绘制轮廓;然后通过 cv2.findContours() 恢复轮廓
我在这里为前两个食谱画了一些步骤
获取每个轮廓的点列表:

import cv2
list_of_pts = [] 
for ctr in ctrs_to_merge
    list_of_pts += [pt[0] for pt in ctr]

顺时针顺序点
我使用this really great posting of MSeifert的功能按顺时针顺序排列点

class clockwise_angle_and_distance():
    '''
    A class to tell if point is clockwise from origin or not.
    This helps if one wants to use sorted() on a list of points.

    Parameters
    ----------
    point : ndarray or list, like [x, y]. The point "to where" we g0
    self.origin : ndarray or list, like [x, y]. The center around which we go
    refvec : ndarray or list, like [x, y]. The direction of reference

    use: 
        instantiate with an origin, then call the instance during sort
    reference: 
    https://stackoverflow.com/questions/41855695/sorting-list-of-two-dimensional-coordinates-by-clockwise-angle-using-python

    Returns
    -------
    angle
    
    distance
    

    '''
    def __init__(self, origin):
        self.origin = origin

    def __call__(self, point, refvec = [0, 1]):
        if self.origin is None:
            raise NameError("clockwise sorting needs an origin. Please set origin.")
        # Vector between point and the origin: v = p - o
        vector = [point[0]-self.origin[0], point[1]-self.origin[1]]
        # Length of vector: ||v||
        lenvector = np.linalg.norm(vector[0] - vector[1])
        # If length is zero there is no angle
        if lenvector == 0:
            return -pi, 0
        # Normalize vector: v/||v||
        normalized = [vector[0]/lenvector, vector[1]/lenvector]
        dotprod  = normalized[0]*refvec[0] + normalized[1]*refvec[1] # x1*x2 + y1*y2
        diffprod = refvec[1]*normalized[0] - refvec[0]*normalized[1] # x1*y2 - y1*x2
        angle = atan2(diffprod, dotprod)
        # Negative angles represent counter-clockwise angles so we need to 
        # subtract them from 2*pi (360 degrees)
        if angle < 0:
            return 2*pi+angle, lenvector
        # I return first the angle because that's the primary sorting criterium
        # but if two vectors have the same angle then the shorter distance 
        # should come first.
        return angle, lenvector

center_pt = np.array(list_of_pts).mean(axis = 0) # get origin
clock_ang_dist = clockwise_angle_and_distance(origin) # set origin
list_of_pts = sorted(list_of_pts, key=clock_ang_dist) # use to sort

强制将点列表转换为 cv2 格式

import numpy as np
ctr = np.array(list_of_pts).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)

将它们与 cv2.convexHull 合并反而
如果您使用它，则无需顺时针排列点。但是，convexHull 可能会丢失一些轮廓属性，因为它不会保留轮廓的凹角。

# get a list of points
# force the list of points into cv2 format and then
ctr = cv2.convexHull(ctr) # done.

我认为合并两个轮廓的功能应该是opencv库的内容。这个方法很简单，很遗憾许多使用 opencv 的程序员将不得不对其进行样板代码。