find_contour를 통해 부호 당 1 등고선을 얻고 cv2에서 Humoments를 검색하십시오.

Question

이 이미지에 find_contour (opencv 모듈)을 적용하면 5 개의 객체 (기호 당 하나) 만 얻을 수 있습니다 : https://docs.google.com/file/d/0ByS6Z5WRz-h2WHEzNnJucDlRR2s/edit? 이제 64 개의 객체를 얻습니다.

그런 다음 다른 이미지와 비교해 보겠습니다. 지금은 같은 이미지를 조금 번역 해 보았습니다. 테스트 해보니 똑같습니다.

내 질문 나는 humoments를 적용하기 위해 단지 5 개의 물체만을 얻을 수 있습니까? 아니면 humoments를 계산할 다른 솔루션이 있을까요?

import cv2 
im = cv2.imread('Sassatelli 1984 n. 165 mod1.jpg') 
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
blur = cv2.GaussianBlur(imgray, (0,0), 5) 
cv2.imshow('Blur', blur) 
cv2.waitKey() 
th = 20 
edges = cv2.Canny(blur, th, th*3) 
cv2.imshow('canny',edges) 
cv2.waitKey() 
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
print('objects found') 
print(len(contours)) 
cnt = contours[0] 
cv2.drawContours(blur,contours,-1,(0,255,0),3) 
cv2.imshow('draw contours',blur) 
cv2.waitKey() 
moments = cv2.moments(cnt) 

Answer 1

케이스 1, 손실 압축에서는 흑백 전용 (즉, 화소 값을 0과 255 만) JPG 형식으로 이미지를 저장할 때 JPG 형식 에 이미지를 저장에 문제가있다, 픽셀 값이 변경됩니다. 사진을보고 싶으면 그런 이미지를 만들고 jpg로 저장 한 다음 저장된 이미지를 열고 흑백 가장자리로 확대하십시오. 픽셀 값 변경을 볼 수 있습니다.

등고선을 찾을 때 흰색 물체 만있을 것으로 예상되지만 실제로는 중간 값도 있으며 윤곽선으로 간주됩니다. 그것은 등고선의 수를 증가시킵니다.

그래서

이 문제를 방지하는 등

PNG 또는 다른 무손실 형식으로 이미지를 저장

• 더 나은 것은 (127의 값으로 또는 당신이 원하는대로) 이미지가 실제 만드는 임계 값을 적용 등고선을 찾기 전에 이진 1.

이 훨씬 더 여기 설명 : What does result of 'list(contour)' denote?

사례 2 : 문제를 흰색 배경

에서 OpenCV findcontours()가 검은 색 배경에 흰색 물체를 찾을 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 배경이 흰색 인 경우 하나의 개체로 취급됩니다. 윤곽을 찾기 전에 이미지를 뒤집습니다.

사례 3 : 객체

당신이 당신의 객체에 구멍이있는 경우에 구멍이있는 문제는, 그것은 또한 객체로 간주됩니다. 따라서 객체의 외부 경계 만 원하면 findcontours() 함수에 cv2.RETR_EXTERNAL 플래그를 사용하십시오.

샘플 코드 :

import cv2 
import numpy as np 
img = cv2.imread('sof.jpg') 
gray = cv2.imread('sof.jpg',0) 
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 

된 임계과 반전 이미지 :

이제

이 그것을 그릴, 윤곽을 찾을 윤곽의 수 확인 :

cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,255,0),2) 
cv2.imshow('img',img),cv2.waitKey(0),cv2.destroyAllWindows() 

을

결과 :이

참고 : 여기에

가, 난 단지 외부 윤곽 촬영했다. 이러한 객체에서 내부 구멍을 제거하려면 cv2.RETR_TREE 또는 cv2.RETR_CCOMP 플래그를 사용하여 계층 구조를 확인하고 제거해야합니다. 이 링크에서 설명됩니다 : Contours 5 : Hierarchy