使用 findContours 从父级中删除子级轮廓

Question

澄清：我需要原始多边形点，而不是蒙版图像。蒙版图像只是一个例子。外层答案无效后，画内层答案。

我正在尝试将分割掩码（二进制）转换为多边形。由于社区中大量使用，我尝试使用 OpenCV findContour，但它缺乏重要的用例。

考虑到物体内部有孔，不可能将 findContour 方法的输出转换为多边形。因为 findContour 不关心对象内部的孔。

假设我们下面有一个二进制对象，

findContour 将返回所有绘制为红色的轮廓。

这使得无法将它们转换为多边形，因为需要从外部轮廓中删除内部轮廓，从而在父多边形内部创建一个空洞。这需要将外部轮廓分成至少两个不同的轮廓。

一个工作示例：

我创建了一个只有 0 和 1 的二值图像。其中0表示黑色，白色区域用1表示。我使用 cv2.RETR_LIST 和 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 调用了 cv2.findContours 方法，它按预期返回两个轮廓，其中一个轮廓位于另一个轮廓内部（如上图所示）。

当我尝试将这些多边形转换为蒙版图像时，我首先绘制小多边形（只有 244 个点），然后绘制外部多边形（有 793 个点），并使用不同的随机颜色。结果如下。

这不是我所期望的，应该有两种颜色。但是因为内部圆在外部圆的内部，所以我无法生成外部圆缺少内圆的多边形。这需要至少两个多边形作为外部多边形。

使用带有层次结构的drawContours的替代方法，但这不起作用，因为我不需要图像，我需要原始多边形点。

有解决办法吗？

Answer 1

我建议你用

处理你的图像

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

我假设

thresh

是你的二值化图像。

模式

cv.RETR_TREE

使您能够建立您想要的层次结构。如果我相应地处理你的图像，那么我得到

• len(contours[0]) == 378

  （因此，外轮廓）

• len(contours[1]) == 116

  （因此，内部轮廓）

• hierarchy == [[[-1 -1  1 -1]
                 [-1 -1 -1  0]]]
  

在这里，

hierarchy

是最相关的（请参阅doc）。虽然实际上

hierarchy

有 3 个维度，但为了简单起见，我将忽略轴 0 中的“环绕”维度：

• hierarchy

  中的行指的是

  contours

  中相应的轮廓。
• 第 0 列和第 1 列指同一层级上的轮廓。由于在您的情况下，我们在同一层次结构级别上没有列，因此所有值都设置为 -1。
• 第 2 列指的是每个轮廓的第一个子轮廓：
  • 外轮廓（索引 0 处的轮廓）有一个子轮廓；即内部轮廓（索引 1 处的轮廓）。因此，

    contours[0, 2] == 1

    。
  • 内部轮廓（索引 1 处的轮廓）没有子轮廓。于是，

    contours[1, 2] == -1

• 第 3 列指的是每个轮廓的父轮廓：
  • 外轮廓（索引 0 处的轮廓）没有父轮廓。因此，

    contours[0, 3] == -1

    。
  • 内部轮廓（索引 1 处的轮廓）有一个父级；即外轮廓（索引 0 处的轮廓）。因此，

    contours[1, 3] == 0

    。

有了这些知识，你应该能够建立一个绘制顺序：找到所有没有父级的轮廓并首先绘制它们，然后依次绘制它们的子级。