c++ - OpenCV 3.0 主动轮廓(蛇形)算法

Question

当前情况:我想检测图像中的矩形(或正方形)，这些矩形的轮廓并不完全一致。就像棋盘，外轮廓有整体。

可能的解决方案:我正在尝试实现主动轮廓算法，它应该可以帮助我检测物体的外部轮廓。我知道物体外面的一些点，只要物体适合它就可以用来收缩和拟合这些点。

搜索: 我找到了一个旧版openCV的cvSnakeImage函数，该函数已经不再维护，不应该再使用了。我找到了一个主动轮廓 C++ 实现，它也使用了一个旧的 openCV 和 boost 库。我试过但无法构建代码。 HiDiYANG/ActiveContour

• Post using cvSnake Implementation
• Matlab porting to Opencv 3.0
• 本主题的其他文章:SNAKES: Active Contour Model

问题: OpenCV 中是否有可用的事件轮廓算法的当前实现？是否有可用的最佳实现，我应该花时间了解实现？

示例图片:我有第一张图片，灰色边框上有点，我想得到红色矩形(第二张图片)。

Answer 1

对于您上传的图像，轮廓边界框上的简单并集应该会为您提供所需的结果。 'bb_union' 是您需要自己编写的函数。

import cv2

img = cv2.imread('path to your image') # BGR image
im = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im = 255 - im # your contours are black, so invert the image
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
bb = None
for cnt in contours:
    rect = cv2. boundingRect(cnt)
    if (bb is None):
        bb = rect
        continue
    bb = bb_union(rect, bb)
cv2.rectangle(img, bb, (0,0,255), 2)