python - 如何使用 python opencv 提取内部轮廓(孔)？

Question

有没有一种简单直接的方法可以使用 opencv 3.1 python 从图像中提取内部轮廓(孔)？

我知道我可以使用“区域”作为条件。但是，如果我更改图像分辨率，“区域”就不一样了。

例如，这张图片: 如何提取内部孔？

_, contours, hier_ = cv2.findContours(img,cv2.RETR_CCOMP,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areas = [cv2.contourArea(c) for c in millCnts]
max_area = np.max(areas)
Mask = np.ones(img.shape[:2], dtype="uint8") * 255

   # I can do something like this (currently not working, just to show an example)
for c in contours:
    if(( cv2.contourArea(c) > 8) and (cv2.contourArea(c)< 100000)):
        cv2.drawContours(Mask ,[c],-1,0,1)

Answer 1

正如我在评论中解释的那样，您必须检查层次结构返回变量。找到等高线后，您将获得等高线(点列表列表)和层次结构(列表列表)。

documentation这点很清楚:

hierarchy – Optional output vector, containing information about the image topology. It has as many elements as the number of contours. For each i-th contour contours[i] , the elements hierarchy[i][0] , hiearchy[i][1] , hiearchy[i][2] , and hiearchy[i][3] are set to 0-based indices in contours of the next and previous contours at the same hierarchical level, the first child contour and the parent contour, respectively. If for the contour i there are no next, previous, parent, or nested contours, the corresponding elements of hierarchy[i] will be negative.

因此，这意味着对于每个 countour[i]，您应该得到一个 hierarchy[i]，其中包含一个包含 4 个变量的列表:

• hierarchy[i][0]: 下一个同级轮廓的索引
• hierarchy[i][1]: 同层上一个轮廓的索引
• hierarchy[i][2]: 第一个 child 的索引
• hierarchy[i][3]:父级的索引

因此，在您的情况下，应该有一个没有父级的，如果它是负数，您可以通过检查 hierarchy[i][3] 来检查是哪一个。

它应该是这样的(未经测试的代码):

holes = [contours[i] for i in range(len(contours)) if hierarchy[i][3] >= 0]

* 更新:*

总结一下我们在聊天中讨论的内容，

• 图像太大，轮廓有小孔:用75大小的核扩张和腐 eclipse 解决
• 图像需要反转，因为 OpenCV 需要扩大黑色背景
• 该算法给出了 2 个大轮廓，一个在外面(如预期的那样)，一个在里面(几乎与外面的一样)，这可能是由于图像有一些外部(和封闭的)凸起。这是通过删除没有 parent 及其第一个 child 的轮廓来解决的。