python - 从 findContours 中删除某些点以获得更好的 fitEllipse 结果

Question

我想用椭圆拟合图片中部分损坏的对象。 (这里的图片只是为了说明而简化的例子!)

带有损坏的椭圆物体的图像

通过这样做

def sort(n):
    return n.size

Image = cv2.imread('acA2500/1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#otsu binarization
_, binary = cv2.threshold(Image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

#invert binary image for opencv findContours
inverse_binary = cv2.bitwise_not(binary)

#find contours
contours, _ = cv2.findContours(inverse_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#sort contours by length
largest_contours = sorted(contours, key=sort, reverse=True)

#fit ellipse
contour = largest_contours[0]
ellipse = cv2.fitEllipseDirect(contour)

我得到了这个结果，这不是很令人满意。

Result of cv2.findContours and cv2.fitEllipse

因此，我构建了这个循环来去除不在椭圆上的轮廓点。

contour = largest_contours[0]
newcontour = np.zeros([1, 1, 2])
newcontour = newcontour.astype(int)
for coordinate in contour:
    if coordinate[0][0] < 600:
        newcontour = np.insert(newcontour, 0, coordinate, 0)
newellipse = cv2.fitEllipse(newcontour)

得到这个结果，很好。

Result after trimming the contour points

问题是，我必须在短时间内做很多这样的训练。到目前为止，这还没有达到预期的速度。

有没有更好/更快/更好的方法来修剪轮廓点？由于我没有很多编码经验，我很乐意在这里找到一些帮助:-)

编辑:

我编辑了示例图片，现在很明显 cv2.minEnclosingCircle 方法不起作用。

现在的图片也说明了为什么我对等高线进行排序。在我的真实代码中，我将椭圆拟合到三个最长的轮廓，然后通过不同的例程查看我想使用哪个。

如果我不修剪轮廓并手动为 cv2.fitEllipse 选择轮廓，则代码需要大约 0.5s。使用轮廓修剪和三次 cv2.fitEllipse 大约需要 2s。它可能只需要 1s

Answer 1

如果对象是一个圆，那么你可以在轮廓上使用cv2.minEnclosingCircle来捕获它。

#!/usr/bin/python3
# 2019/02/13 08:50 (CST)
# https://stackoverflow.com/a/54661012/3547485

import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')

## Convert to grayscale and threshed it
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
th, threshed = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)

## Find the max outers contour
cnts = cv2.findContours(threshed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2]
cv2.drawContours(img, cnts, -1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

## Use minEnclosingCircle
(cx,cy),r = cv2.minEnclosingCircle(cnts[0])
cv2.circle(img, (int(cx), int(cy)), int(r), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)

## This it
cv2.imwrite("dst.jpg", img)

这是我的结果。