问题描述
我目前正在研究一个确定轮廓区域的 opencv 项目。
我试图制定一个适当的阈值并对其应用 cv2.findContours。
但是，我发现当轮廓与图像的边界相交时，使用 cv2.contourArea 会大大低估该区域。
如何解决这个问题？
（请检查附加的图像，它在示例图像上显示了错误的结果）
import cv2
import numpy as np
def midpoint(ptA,ptB):
return ((ptA[0] + ptB[0]) * 0.5,(ptA[1] + ptB[1]) * 0.5)
Input = cv2.imread("Thresh.png")
Thresh = cv2.cvtColor(Input,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours,hierarchy = cv2.findContours(Thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
minArea = 0
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
print(area)
if (area > minArea) :
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
Box = cv2.BoxPoints(rect)
Box = np.int0(Box)
Input = cv2.drawContours(Input,[Box],(255,0),2)
(tl,tr,br,bl) = Box
(tltrX,tltrY) = midpoint(tl,tr)
cv2.putText(Input,"{:1f}".format(area),(int(tltrX),int(tltrY)),cv2.FONT_HERShey_SIMPLEX,0.65,(0,255,2)
cv2.imshow('Input',Input)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Input threshold image Determined contours (bounding rectangle) with written contour areas on it
解决方法
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