OpenCV findContours 只求图像的边界
OpenCV findContours only finds the border of the image
我正在做一个项目,用连接到 raspberry pi 的相机跟踪激光和光电二极管。 pi 将向 arduino 发送指令,它会重新调整激光的方向,直到我收到光电二极管的响应。现在,我正在处理该过程的相机方面。
我试图找到我的图像的轮廓,以便我可以将它们与我将使用的对象的一般轮廓相匹配,但我的 findContours() 只给我图像的边框。
我希望我可以 post 图片,但我没有足够的代表。 Canny Edge 是黑白相间的,白线黑底。上面有轮廓的图像是捕获的图像,但带有绘制的边框并且没有其他轮廓。
这是我的代码:
def DED(grayImg): #Edge Detection, returns image array
minInt, maxInt, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(grayImg) #Grayscale: MinIntensity, Max, and locations
beam = cv2.mean(grayImg) #Find the mean intensity in the img pls.
mean = float(beam[0])
CannyOfTuna = cv2.Canny(grayImg, (mean + minInt)/2, (mean + maxInt)/2) #Finds edges using thresholding and the Canny Edge process.
return CannyOfTuna
def con2z(Gray, ogImage): #Find contours from = Canny Edge Image, draw onto original
lines, pyramids = cv2.findContours(Gray, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
gimmeGimme = cv2.drawContours(ogImage, lines, -1, (128,255,0), 3) #draw contours on
#The -1 signifies ALL contours will be drawn.
return lines
with picamera.PiCamera() as camera:
camera.resolution = (640,480)
out = camera.capture('output.jpg') # Camera start
output = cv2.imread('output.jpg')
grayput = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Grayscale
cv2.imwrite('gray.jpg', grayput)
cans = DED(grayput) #Canny Edge
cv2.imwrite('Canny.jpg', cans)
lines = con2z(grayput, output) # Contours please
print(lines)
cv2.imwrite('contours.jpg', output)
编辑:这是两张照片
http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#0
http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#1
findContours returns 这个元组(图像、轮廓、层次结构)。
所以在你的情况下,试试这个作为你的 findContours 函数的 L.H.S:_, lines, pyramids = cv2.findContours
编辑:
抱歉,这不是解决方案,下面的解决方案对我有用。
在 con2z 函数调用中用 cans 替换 grayput。 findContours 需要二进制图像,而 grayput 不是。
我正在做一个项目,用连接到 raspberry pi 的相机跟踪激光和光电二极管。 pi 将向 arduino 发送指令,它会重新调整激光的方向,直到我收到光电二极管的响应。现在,我正在处理该过程的相机方面。
我试图找到我的图像的轮廓,以便我可以将它们与我将使用的对象的一般轮廓相匹配,但我的 findContours() 只给我图像的边框。
我希望我可以 post 图片,但我没有足够的代表。 Canny Edge 是黑白相间的,白线黑底。上面有轮廓的图像是捕获的图像,但带有绘制的边框并且没有其他轮廓。
这是我的代码:
def DED(grayImg): #Edge Detection, returns image array
minInt, maxInt, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(grayImg) #Grayscale: MinIntensity, Max, and locations
beam = cv2.mean(grayImg) #Find the mean intensity in the img pls.
mean = float(beam[0])
CannyOfTuna = cv2.Canny(grayImg, (mean + minInt)/2, (mean + maxInt)/2) #Finds edges using thresholding and the Canny Edge process.
return CannyOfTuna
def con2z(Gray, ogImage): #Find contours from = Canny Edge Image, draw onto original
lines, pyramids = cv2.findContours(Gray, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
gimmeGimme = cv2.drawContours(ogImage, lines, -1, (128,255,0), 3) #draw contours on
#The -1 signifies ALL contours will be drawn.
return lines
with picamera.PiCamera() as camera:
camera.resolution = (640,480)
out = camera.capture('output.jpg') # Camera start
output = cv2.imread('output.jpg')
grayput = cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #Grayscale
cv2.imwrite('gray.jpg', grayput)
cans = DED(grayput) #Canny Edge
cv2.imwrite('Canny.jpg', cans)
lines = con2z(grayput, output) # Contours please
print(lines)
cv2.imwrite('contours.jpg', output)
编辑:这是两张照片 http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#0 http://imgur.com/EVeMVdm,QLoYa2o#1
findContours returns 这个元组(图像、轮廓、层次结构)。 所以在你的情况下,试试这个作为你的 findContours 函数的 L.H.S:_, lines, pyramids = cv2.findContours
编辑:
抱歉,这不是解决方案,下面的解决方案对我有用。
在 con2z 函数调用中用 cans 替换 grayput。 findContours 需要二进制图像,而 grayput 不是。