OpenCV findContour 方法返回 "doubled" 轮廓
OpenCV findContour method gives back "doubled" contour
我有一些非常简单的图像，我想从中提取最长的轮廓。
示例图像如下所示：
我使用的是 OpenCV 教程页面中的 same sample code。有一点不同，我将阈值设置为固定数字，即 100。
主线是这条：
cv::findContours(cannyOutput, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));
调用上述函数后，我遍历找到的 contours 并检查哪一个最长，然后我保存最长的一个。最长下我是说哪个积分最多
在某些情况下，如上例图像中最长的轮廓加倍。为了更容易理解我在 "doubled" 下的意思，这里是找到的轮廓的可视化图像：
所以我试图通过理解 OpenCV docs of findContour 来弄清楚为什么会发生这种情况，但我仍然无法理解真正的原因。
如果我从 CV_RETR_TREE 更改为 CV_RETR_EXTERNAL，我想要实现的目标是，我不会得到双倍的轮廓。
所以我的问题是：
- 双重轮廓背后的原因是什么？为什么 CV_RETR_EXTERNAL 解决了这个问题？
- 得到点数最多的轮廓并不一定就是最长的，对吧？由于 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 标志。例如，CV_CHAIN_APPROX_NONE 会解决这个问题吗？
问：双重轮廓背后的原因是什么，为什么CV_RETR_EXTERNAL解决了这个问题？
A：OpenCV findCountours 标准模式是 CV_RETR_LIST，它输出一条线，就像您的情况一样，输出内部和外部轮廓。 CV_RETR_EXTERNAL，如文档中所述，将仅输出 "extreme outer contours"。请注意，外部轮廓并不意味着最长的轮廓。我建议您遍历 CV_RETR_LIST 模式给出的所有轮廓并进行计算。
问：得到点数最多的轮廓并不一定就是最长的，对吧？由于 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 标志。例如，CV_CHAIN_APPROX_NONE 会解决这个问题吗？
答：如果您的 findCountours 方法与 CV_CHAIN_APPROX_NONE 不同，第一个问题是正确的。 CV_CHAIN_APPROX_NONE 确实会像 "store absolutely all the contour points" 一样解决这个问题，但如果您更喜欢使用任何其他方法，也可以对点之间的所有距离求和。
我有一些非常简单的图像，我想从中提取最长的轮廓。
示例图像如下所示：
我使用的是 OpenCV 教程页面中的 same sample code。有一点不同，我将阈值设置为固定数字，即 100。
主线是这条：
cv::findContours(cannyOutput, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));
调用上述函数后，我遍历找到的 contours 并检查哪一个最长，然后我保存最长的一个。最长下我是说哪个积分最多
在某些情况下，如上例图像中最长的轮廓加倍。为了更容易理解我在 "doubled" 下的意思，这里是找到的轮廓的可视化图像：
所以我试图通过理解 OpenCV docs of findContour 来弄清楚为什么会发生这种情况，但我仍然无法理解真正的原因。
如果我从 CV_RETR_TREE 更改为 CV_RETR_EXTERNAL，我想要实现的目标是，我不会得到双倍的轮廓。
所以我的问题是：
- 双重轮廓背后的原因是什么？为什么 CV_RETR_EXTERNAL 解决了这个问题？
- 得到点数最多的轮廓并不一定就是最长的，对吧？由于 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 标志。例如，CV_CHAIN_APPROX_NONE 会解决这个问题吗？
问：双重轮廓背后的原因是什么，为什么CV_RETR_EXTERNAL解决了这个问题？
A：OpenCV findCountours 标准模式是 CV_RETR_LIST，它输出一条线，就像您的情况一样，输出内部和外部轮廓。 CV_RETR_EXTERNAL，如文档中所述，将仅输出 "extreme outer contours"。请注意，外部轮廓并不意味着最长的轮廓。我建议您遍历 CV_RETR_LIST 模式给出的所有轮廓并进行计算。
问：得到点数最多的轮廓并不一定就是最长的，对吧？由于 CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE 标志。例如，CV_CHAIN_APPROX_NONE 会解决这个问题吗？
答：如果您的 findCountours 方法与 CV_CHAIN_APPROX_NONE 不同，第一个问题是正确的。 CV_CHAIN_APPROX_NONE 确实会像 "store absolutely all the contour points" 一样解决这个问题，但如果您更喜欢使用任何其他方法，也可以对点之间的所有距离求和。