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我们正在编写一个程序,它从网络摄像头获取输入,减去除绿色值之外的所有颜色,找到分离的 BLOB 并计算它们。最终,这将用作视频游戏的输入,但现在这无关紧要。
有问题的代码并不是实际执行所有这些操作的代码,而是一段重写的代码,用于测试 FindContours 的实际工作原理。通常,对于图像处理,我们一直认为图像是从左上角到右下角读取的,但经过一些测试,它似乎恰恰相反,从右下角开始移动到左上角!
所以这里的问题是:FindContours 按什么顺序找到它的 Contours?我的假设是正确的还是我自己的代码让我感到困惑?
输入:Blobtest06
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv2/core/mat.hpp>
#include <Windows.h> //for sleep function
using namespace cv;
using namespace std;
void IsolateGreen(Mat mIn, Mat& mOut)
{
Mat inImg (mIn.rows, mIn.cols, CV_8UC3, Scalar(1,2,3));
inImg.data = mIn.data;
Mat channelRed (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat channelGreen (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat channelBlue (inImg.rows, inImg.cols, CV_8UC1);
Mat outImg[] = {channelRed, channelGreen, channelBlue};
int fromTo[] = { 0,2, 1,1, 2,0};
mixChannels( &inImg, 1, outImg, 3, fromTo, 3);
mOut = (channelGreen) - (channelRed + channelBlue);
threshold(mOut, mOut, 5, 255, THRESH_BINARY);
erode(mOut, mOut, Mat(), Point (-1,-1), 1);
dilate(mOut, mOut, Mat(), Point(-1,-1), 2);
}
void FindContours(Mat& mDst, Mat mGreenScale, vector<vector<Point>>& vecContours, vector<Vec4i>& vecHierarchy, Mat img)
{
//This is empty at all times. We need it to avoid crashes.
vector<Vec4i> vecHierarchy2;
// mGreenScale = mGreenScale > 1; //// MIGHT be entirely unneeded
mDst = img > 1;
findContours( mGreenScale, vecContours, vecHierarchy,
CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE );
/* Colors, in order:
1st. = Red
2nd. = Dark red
3rd. = Purple
4th. = Blue
5th. = Baby blue
6th. = Green
7th. = Olive green
8th. = Dark green
*/
int aRed[] = {255, 100, 128, 0, 191, 0, 202, 0};
int aGreen[] = {0, 0, 0, 0, 239, 255, 255, 100};
int aBlue[] = {0, 0, 128, 255, 255, 0, 112, 0};
string sColor[] = {"Red", "Dark red", "Purple", "Blue", "Baby blue", "Green", "Light green", "Dark green"};
//its important that we check if there is anything in vecHierarchy (else) {crash} :P
//function drawContours cannot handle an empty vedHierarchy
if (vecHierarchy != vecHierarchy2)
{
// iterate through all the top-level contours,
for(int idx = 0; idx >= 0; idx = vecHierarchy[idx][0] )
{
// draw each connected component with its own FIXED color
Scalar color( aBlue[idx], aGreen[idx], aRed[idx] );
drawContours( mDst, vecContours, idx, color, /*1*/ CV_FILLED, 8, vecHierarchy );
cout << vecContours[idx][0] << " - - " << sColor[idx] << " - - Index: " << idx << endl;
}
}
cout << "Objects: ";
cout << vecContours.size();
cout << endl;
}
int main()
{
Mat img = imread("Blobtest06.png");
Mat mGreenScale;
//These next 5 instances ties to contourfinding
cvtColor(img, mGreenScale, CV_8UC3); //sets the right rows and cols
vector<vector<Point>> vecContours; //points to each pixel in a contour
vector<Vec4i> vecHierarchy; //A hierarchy for the functions
Mat mDst = Mat::zeros(mGreenScale.rows, mGreenScale.cols, CV_8UC3); //mDst image
IsolateGreen(img, mGreenScale);
FindContours(mDst, mGreenScale, vecContours, vecHierarchy, img);
namedWindow( "Components", 1 );
imshow( "Components", mDst );
namedWindow( "Source", 1 );
imshow( "Source", mGreenScale );
waitKey();
return 0;
}
PS:抱歉语法太糟糕了。该网站很难,而且刚好是午餐时间。
最佳答案
如果您关心 OpenCV 的实现细节,顺便说一句,它是一个开源库,您可以随时 download the source并自己阅读。
警告:C++ API 将 C API 用于某些事情,包括 FindCountours()
。因此,如果您检查文件:modules/imgproc/src/contours.cpp
line 1472,您将看到此函数的 C++ 实现:
1472 void cv::findContours( InputOutputArray _image, OutputArrayOfArrays _contours,
1473 OutputArray _hierarchy, int mode, int method, Point offset )
1474 {
1475 Mat image = _image.getMat();
1476 MemStorage storage(cvCreateMemStorage());
1477 CvMat _cimage = image;
1478 CvSeq* _ccontours = 0;
1479 if( _hierarchy.needed() )
1480 _hierarchy.clear();
1481 cvFindContours(&_cimage, storage, &_ccontours, sizeof(CvContour), mode, method, offset);
1482 if( !_ccontours )
1483 {
1484 _contours.clear();
1485 return;
1486 }
调用来自 C API 的 cvFindContours()
,定义在同一文件的 1424 行。
扫描过程本身在 cvFindNextContour()
中进行了描述,位于 794 行:
793 CvSeq *
794 cvFindNextContour( CvContourScanner scanner )
795 {
你可以清楚地看到:
824 for( ; y < height; y++, img += step )
825 {
826 for( ; x < width; x++ )
827 {
关于c++ - FindContours 如何循环遍历图像? OpenCV 2.3,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8166024/
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这个问题在这里已经有了答案: What is the algorithm that opencv uses for finding contours? (2 个答案) 关闭 7 年前。 OpenCV
我有下面的图片,并尝试用这些线找到最大的 OpenCV 矩形 std::vector > contours; cv::findContours(result,contours,CV_RETR_LIST
我是 C++ 和 opencv 的新手。我写了一个简单的程序,您可以在下面找到它,但是当我运行它时,我总是会抛出异常 findContours(img, ctr, CV_RETR_LIST, CV_C
我尝试在二进制图像中找到轮廓,但是当尝试执行cvFindContours时,它给了我该错误消息 Traceback (most recent call last): File "convert.py"
我正在尝试实现一个在二进制图像中找到轮廓并过滤掉小轮廓的函数。 这是我的代码和示例图像。这是一个 super 简单的功能,可以去除小面积的 Blob 。但我不断得到“边缘轮廓”而不是区域轮廓。 :S
我遇到了一个奇怪的行为,虽然我可以解决它,但我想知道这是为什么。 当我使用 cv2.findContours 时,它会修改原始图像,即使我没有将它传递给函数。这是一个可以找到图片的最小示例here .
我想问如何在 blob(findcontours)上检测人类或行人?我尝试学习如何使用 findcontours() 来检测框架上的任何对象,如下所示: #include"stdafx.h" #inc
提供一些上下文: 我正在尝试获取这张图片中的盒子数量, 我上面的图像存储在ndarray blank_img中。 如果我运行以下命令: v = np.median(blank_img) sigma =
Cow browncow; vector Cows; Mat temp; threshold.copyTo(temp); vector > contours; vector hierarchy; f
我试过 findContours 有 2 张图片。实际上,它们是一体的。一个是彩色图像(jpg),另一个是由 MS Paint 从颜色创建的(导出为单色图像 - bmp): #include "cv.
我是opencv和Java的初学者。我想学习Imgproc.findContours()方法的用法和功能。我没有任何资料可以学习。谁能详细解释一下它的工作原理。或有人可以建议我作为学习它的合适资源。
当我们想根据某个阈值查找给定图像的轮廓时,我们使用cv2.findContours()函数,该函数除其他外返回轮廓列表(表示图片轮廓的数组的Pythonic列表)。 这是use of the func
我是一名优秀的程序员,十分优秀!