忽略另一个内部的连接组件

Ignore connected component inside another one

我正在尝试使用 OpenCV 将背景(绿色区域和浅绿色毛巾)与对象分开,因此我手动分割了以下图像:

通过用红色边框和蓝色着色对象,不应考虑连接的组件,如您在图像右下角看到的那样:

对通道 R 和 B 进行 254 阈值处理后,我得到以下信息:

  1. 红色频道

  1. 蓝色频道

如果我使用

完成红色通道的所有轮廓
findContours( bordersRed, contoursRedChannel, hierarchyRedChannel, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0) );
for (int index = 0; index < contoursRedChannel.size(); index ++)
    {
        drawContours( bordersRed, contoursRedChannel, index, colorForMask, CV_FILLED, 8, hierarchyRedChannel, 0, cv::Point() );
    }

右下角会是这样的:

但我需要的是忽略只包含蓝点的轮廓,以便得到类似的东西:

所以我必须将红色和蓝色通道结合起来才能得到它,但还不知道怎么做。如有任何建议,我们将不胜感激。

谢谢。

您可以使用 floodFill 来做到这一点,前提是您知道要填充的形状内的一个点。

从您的 "Channel red" 开始的结果:

代码:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // Your image
    Mat1b img = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Assume you know a point inside the shape
    Point seed(930, 370); 

    // Apply floodfill
    floodFill(img, seed, Scalar(255));

    // Show image
    imshow("Result", img);
    waitKey();

    return 0;
}

更新

drawContours(... CV_FILLED) 填充两个蒙版的轮廓后,您可以简单地 XOR 两个蒙版:

代码:

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // Load the two mask
    Mat1b channel_red_mask = imread("channel_red.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat1b channel_blue_mask = imread("channel_blue.png", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Use just the bottom right part
    Rect roi(Point(800, 270), Point(channel_red_mask.cols, channel_red_mask.rows));
    channel_red_mask = channel_red_mask(roi).clone();
    channel_blue_mask = channel_blue_mask(roi).clone();


    // Fill all contours, in both masks
    {
        vector<vector<Point>> contours;
        findContours(channel_red_mask.clone(), contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
        {
            drawContours(channel_red_mask, contours, i, Scalar(255), CV_FILLED);
        }
    }
    {
        vector<vector<Point>> contours;
        findContours(channel_blue_mask.clone(), contours, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
        {
            drawContours(channel_blue_mask, contours, i, Scalar(255), CV_FILLED);
        }
    }

    // XOR the masks
    Mat1b xored = channel_red_mask ^ channel_blue_mask;

    imshow("XOR", xored);
    waitKey();

    return 0;
}