有没有办法找到轮廓之间的距离?
Is there any way to find a distance between contour?
我通过 python(opencv) 得到了二值图像,并尝试找到每个轮廓之间的距离,如下所示。
对于这个例子,
我会尝试像这样测量每条线的每个轮廓距离:
有什么方法可以捕捉到每个轮廓点并得到我标记为红色箭头的距离并延伸到每条线(第1,第2......第n)
我试过用for循环捕捉每一个点,但我不知道如何自动测量这样的距离(1st<-->2nd,2nd<--->3rd,。。。。。 。nth-1<-->nth)
如果预期输入始终是条纹图案,您可以逐行遍历像素。当一个像素与前一个不同时,记下相同的像素数。
为了清楚起见,我创建了一个示例,其中我使用了原始图像的一小部分。
输入:
结果:
[[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[7, 9, 8, 10, 8, 8],
[7, 9, 8, 10, 8, 8]]
代码:
import cv2
# load image as grayscale
img = cv2.imread('YDsdI.png',0)
# create small subimage
subimg = img[100:105,95:150]
# create empty list
all_distances = []
# loop all lines, then each pixel
# if the current pixel differs from the previous,
# then append the number of pixel that where equal
for line in subimg:
start = 0
line_distances = []
for i in range(1,len(line)):
if line[i] != line[i-1]:
line_distances.append(i-start)
start = i
all_distances.append(line_distances)
# print result
print(all_distances)
# draw gray rectangle around the smaller subimage
cv2.rectangle(img,(95,100),(150,105),(127),2)
# show image
cv2.imshow('Img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
我通过 python(opencv) 得到了二值图像,并尝试找到每个轮廓之间的距离,如下所示。 对于这个例子,
我会尝试像这样测量每条线的每个轮廓距离:
有什么方法可以捕捉到每个轮廓点并得到我标记为红色箭头的距离并延伸到每条线(第1,第2......第n)
我试过用for循环捕捉每一个点,但我不知道如何自动测量这样的距离(1st<-->2nd,2nd<--->3rd,。。。。。 。nth-1<-->nth)
如果预期输入始终是条纹图案,您可以逐行遍历像素。当一个像素与前一个不同时,记下相同的像素数。
为了清楚起见,我创建了一个示例,其中我使用了原始图像的一小部分。
输入:
结果:
[[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[6, 10, 8, 10, 8, 8],
[7, 9, 8, 10, 8, 8],
[7, 9, 8, 10, 8, 8]]
代码:
import cv2
# load image as grayscale
img = cv2.imread('YDsdI.png',0)
# create small subimage
subimg = img[100:105,95:150]
# create empty list
all_distances = []
# loop all lines, then each pixel
# if the current pixel differs from the previous,
# then append the number of pixel that where equal
for line in subimg:
start = 0
line_distances = []
for i in range(1,len(line)):
if line[i] != line[i-1]:
line_distances.append(i-start)
start = i
all_distances.append(line_distances)
# print result
print(all_distances)
# draw gray rectangle around the smaller subimage
cv2.rectangle(img,(95,100),(150,105),(127),2)
# show image
cv2.imshow('Img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()