Python OpenCV Contour ağaç hiyerarşisi

Question

OpenCV ile python'da bulunan here algoritmasını bulmaya çalışıyorum. OpenCV’de yeniyim, benimle çıplak.

Algoritmanın parçasını, sahip olunan iç sınırların sayısına bağlı olarak önemsiz kenar sınırlarını ortadan kaldırmaya çalışıyorum. Geçerli kenar sınır tam olarak bir ya da iki iç kenar sınırları varsa

• , iç sınırları göz ardı edilebilir
akım kenar sınırı ikiden fazla iç kenar sınırları varsa,

göz ardı edilebilir

Resimden çıkardığım konturların ağaç yapısını belirlerken sorun yaşıyorum.

Benim akım kaynağı:

import cv2 

# Load the image 
img = cv2.imread('test.png') 
cv2.copyMakeBorder(img, 50,50,50,50,cv2.BORDER_CONSTANT, img, (255,255,255)) 

# Split out each channel 
blue = cv2.split(img)[0] 
green = cv2.split(img)[1] 
red = cv2.split(img)[2] 

# Run canny edge detection on each channel 
blue_edges = cv2.Canny(blue, 1, 255) 
green_edges = cv2.Canny(green, 1, 255) 
red_edges = cv2.Canny(red, 1, 255) 

# Join edges back into image 
edges = blue_edges | green_edges | red_edges 

# Find the contours 
contours,hierarchy = cv2.findContours(edges.copy(),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it 
for cnt in contours: 
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) 
    cv2.rectangle(edges,(x,y),(x+w,y+h),(200,200,200),2) 

# Finally show the image 
cv2.imshow('img',edges) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Ben RETR_TREE kullanarak bana hatlarına güzel iç içe dizi verecekti ama bu durum görünmüyor farz. Konturlarımın ağaç yapısını nasıl alabilirim?

Answer 1

Buradaki ana kafa karışıklığı, muhtemelen, döndürülen hiyerarşinin, gerekenden daha fazla boyuta sahip bir sayı dizisi olması gerçeğidir. Bunun üzerine, Python FindContours işlevinin konturların LISTESI ve hiyerarşinin NDARRAY'sini döndürdüğü görülüyor ...

Hiyerarşi bilgilerinin daha uyumlu bir dizi hiyerarşi bilgisini alabilirsiniz. C docs sadece hiyerarşi alarak [0]. Daha sonra, örneğin, konturlarla sıkıştırmak için uygun bir şekil olacaktır. Aşağıda

, bu görüntü üzerinde kırmızı yeşil dıştaki dikdörtgenler ve içteki dikdörtgenler çekecek bir örnek:

Çıktı:

Not tarafından yol, OpenCV belgelerindeki ifadelerin biraz belirsiz olduğunu, ancak hierarchyDataOfAContour[2] o konturun çocuklarını tarif eder (eğer negatif ise o zaman iç kontur) ve hierarchyDataOfAContour[3], bu konturun ebeveynlerini açıklar (eğer negatifse, o zaman dışsal bir dış hattır).

Ayrıca not: OCR belgesinde atıfta bulunulan algoritmanın uygulanmasına baktım ve FindContours'un bana neredeyse aynı konturların tekrarlarını verdiğini gördüm. Bu, kağıdın açıkladığı gibi “Kenar Kutuları” bulgusunu zorlaştırır. Bunun nedeni Canny eşik değerlerinin çok düşük olmasından kaynaklanabilir (kağıda anlatıldığı gibi onlarla oynamış olduğumu unutmayın), ancak bu etkinin azaltılmasının bir yolu olabilir ya da sadece tümünün dört köşesinin ortalama sapmasına bakabiliriz. kutuları ve ortadan çiftleri ...

import cv2 
import numpy 

# Load the image 
img = cv2.imread("/ContourTest.PNG") 

# Split out each channel 
blue, green, red = cv2.split(img) 

def medianCanny(img, thresh1, thresh2): 
    median = numpy.median(img) 
    img = cv2.Canny(img, int(thresh1 * median), int(thresh2 * median)) 
    return img 

# Run canny edge detection on each channel 
blue_edges = medianCanny(blue, 0.2, 0.3) 
green_edges = medianCanny(green, 0.2, 0.3) 
red_edges = medianCanny(red, 0.2, 0.3) 

# Join edges back into image 
edges = blue_edges | green_edges | red_edges 

# Find the contours 
contours,hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

hierarchy = hierarchy[0] # get the actual inner list of hierarchy descriptions 

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it 
for component in zip(contours, hierarchy): 
    currentContour = component[0] 
    currentHierarchy = component[1] 
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(currentContour) 
    if currentHierarchy[2] < 0: 
     # these are the innermost child components 
     cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3) 
    elif currentHierarchy[3] < 0: 
     # these are the outermost parent components 
     cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),3) 

# Finally show the image 
cv2.imshow('img',img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Bu makale hiyerarşisine fazla ayrıntı bulabilirsiniz