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Stack Overflow用户

提问于 2019-03-16 18:12:05

回答 1查看 1.5K关注 0票数 0

我正在开发一个缺陷分析系统，在这个系统中可以找到缺陷水果的区域。我正处于它发展的初始阶段。我使用的是opencv和python。

我使用了以下代码来查找轮廓：

im = cv2.imread('Mango_49_A.jpg')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,255,0), 3)

为了找到区域，我使用以下代码：

if len(contours) != 0:
    for (i, c) in enumerate(contours):
        area = cv2.contourArea(c)
        if area < area_of_the_mango1:
            print(area)
            area_of_the_defected_region1 += area
            cv2.drawContours(img, c, -1, (255,255,0), 12)

结果是：

我只想计算芒果内部的轮廓。我得到的结果计算了如下的轮廓面积: 1.完整的图像边界2.芒果3.芒果的缺陷

由于它计算了上述三个区域的面积，因此缺陷区域的面积大于芒果的面积。

帮我计算一下芒果内部的轮廓面积。

python

opencv

image-processing

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2019-03-17 00:35:41

事实上，你得到的外部边界和一些微小的轮廓作为背景的一部分，这表明阈值不是分离前景和背景的理想方法。

对于此行：

ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)

使用值127，以便您不再看到前景对象和背景的外边缘之间的轮廓

此外，您可以使用morphological filters (例如，腐蚀)来清除一些阈值

当前如何检索轮廓的主要问题是：cv2.RETR_TREE。根据findContours documentation，您只能检索外部轮廓，这就是您想要的：

im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

下一步，你可以看看更多的Contour Features，比如你已经在使用的contourArea，还有轮廓近似和凸包。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/55195602

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