OpenCV：以给定角度穿过轮廓质心的线

Question

我从下面的图像中获得了一个名为 cnt 的轮廓：

我可以这样找到质心：

M = cv2.moments(cnt)
centroid_x = int(M['m10']/M['m00'])
centroid_y = int(M['m01']/M['m00'])

我现在想绘制 N 条线，每条线相隔 360/N 度，从质心开始并在所有可能的交点处穿过轮廓。 cv2.line() 函数需要起点和终点，但我没有终点。

如果我画了一条穿过质心的直线，斜率为 Tan(360/N)，我会使用 bitwise_and 找到直线与等高线的交点，但我做不到想办法画那条线。

如能提供有关如何绘制此类线条的任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

我有一些工作。这有点特别，但这基本上就是我写的算法。我必须重建图像的轮廓，所以我所做的是手动读取图像，提取物体的最外层轮廓，然后从那里开始。 cv2.line 方法的好处在于，如果您绘制一条超出边界的线，则该线会被图像边界裁剪掉。这对我写的算法很有用。

事不宜迟，步骤如下：

读入图像，阈值然后反转图像，使黑色轮廓线变成白色点。
检测最外面的轮廓。
创建原始输入图像的副本，以便我们绘制线条。称之为 out.
创建一个 "reference" 图像来存储在步骤 #2 中找到的最外层轮廓。
检测轮廓点的质心。还可以访问图像的宽度和高度。如果您没有任何宽度或高度值，则选择一个非常大的值……可能是 1000。您需要确保该值超出轮廓上任何点的最大值。另外，设置你想要的角度总数，N。
对于每个角度，所以 i = 0, 1 到 N - 1:

一个。创建临时空白图像

b。计算合适的角度：i*(360 / N) 并转换为弧度

c。在临时图像上，从轮廓的质心到图像外部的坐标画一条线，以确保我们沿着我们想要的角度向图像边界画一条线。这条线的水平分量是 cos(360/N)（这里的参数以度为单位），而垂直分量是 -sin(360/N)（参数也是以度为单位）。负值是由于 y 轴在我们的图像坐标 space 中向下为正，因此负值是将其恢复为正值相对于笛卡尔坐标向上。这样做的原因是，当我们计算每条线与中心所成的角度时，正角度逆时针方向扫描的角度将是正确的。从质心开始，我们将在水平方向上移动图像的宽度，在垂直方向上移动图像的高度，以保持之前找到的水平和垂直分量。这将使我们在边界外绘制线，但线将被图像边界剪裁。

另一个复杂的问题是在此临时图像中画一条足够粗的线。如果我们画一条只有 1 个像素粗的线，由于像素采样和线的绘制方式，您可能会遇到线不与轮廓相交的情况。为了保险起见，我这里选择了5像素的粗细

d。使用此临时图像，查看哪些位置等于参考图像。对于任何相等的位置，我们已经找到这条线与原始图像的轮廓相交的位置。因此，选择任何相交的位置，因为粗线很可能会与最外层轮廓产生多个交点。

e。使用步骤 (d)，从 out 的质心到我们在步骤 (d) 中找到的位置画一条线。
对所有角度重复步骤#6。 out 将包含我们在第 6 步完成后的结果。

事不宜迟，这是我写的代码：

# Step #1
img = cv2.imread('contour.png', 0)
img_bw = img <= 128
img_bw = 255*img_bw.astype('uint8')

# Step #2
contours, _ = cv2.findContours(img_bw,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# Step #3
out = img.copy()

# Step #4
ref = np.zeros_like(img_bw)
cv2.drawContours(ref, contours, 0, 255, 1)

# Step #5
M = cv2.moments(contours[0])
centroid_x = int(M['m10']/M['m00'])
centroid_y = int(M['m01']/M['m00'])

# Get dimensions of the image
width = img.shape[1]
height = img.shape[0]

# Define total number of angles we want
N = 20

# Step #6
for i in range(N):
  # Step #6a
  tmp = np.zeros_like(img_bw)

  # Step #6b
  theta = i*(360/N)
  theta *= np.pi/180.0

  # Step #6c
  cv2.line(tmp, (centroid_x, centroid_y),
           (int(centroid_x+np.cos(theta)*width),
            int(centroid_y-np.sin(theta)*height)), 255, 5)

  # Step #6d
  (row,col) = np.nonzero(np.logical_and(tmp, ref))

  # Step #6e
  cv2.line(out, (centroid_x, centroid_y), (col[0],row[0]), 0, 1)

# Show the image
# Step #7
cv2.imshow('Output', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是我得到的结果。我选择了20个角度：

Answer 2

我将采用一种老式的方式，我怀疑这种方式可以通过 STL 或对编译器的普遍信任来加速 ;)。顺便说一句，C++。

把你想要的所有角度都放在一个列表中。
遍历轮廓中的所有点，并从上面的列表中收集与某些点匹配的点。

画线。

findContours( f, contours, heirarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE );

Moments M = moments( contours[0], true );
Point2f cntr = Point2f( (int)M.m10/M.m00, (int)M.m01/M.m00 );
circle( frame, cntr, 5, Scalar(0,0,0) );

int N = 20;
vector<float> slopes;
for( int i=0; i<N; i++ )
    slopes.push_back( i*360.0/N ); 


for( auto s : slopes )
    for( auto p : contours[0] )
        if( std::abs( cv::fastAtan2( p.y-cntr.y, p.x-cntr.x ) - s ) <= 0.5 )    //error margin, of sorts..
            {   finalpoints.push_back( p ); break; }

cout<<"\nfound points: "<<finalpoints.size()<<endl; 
for( auto p : finalpoints )
    line( frame, cntr, p, Scalar(0,0,0), 1 );

OpenCV：以给定角度穿过轮廓质心的线

OpenCV: Lines passing through centroid of contour at given angles

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