图像python中有缺陷的轮廓检测

Question

我想在下面的图像中检测到巨大的黑点的轮廓：

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因此，我使用Canny边缘检测来使用以下代码查找边缘：

edged = cv2.Canny(image, 30, 200)

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然后，当我试图找出轮廓，它只给了我一半的水珠。

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这是我用来找到轮廓的代码：

# find contours in the edged image, keep only the largest
# ones, and initialize our screen contour
(cnts, _) = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = sorted(cnts, key = cv2.contourArea, reverse = True)[:10]

# Scan the contours for largest item
array_sizes = []

for numpoints in cnts:
    array_sizes.append(len(numpoints))

largest = max(array_sizes)
second = second_largest(array_sizes)
index_of_object = array_sizes.index(largest)

# Largest detected contour
screenCnt = cnts[index_of_object] 

有什么改变，我可以在原来的图像，以获得一个完整和更准确的检测大黑点？所有的帮助都是感激的。

Answer 1

问题在于你的工作流程。

将Canny操作符从处理过程中删除。它会给你一个边缘图像从你的斑点。一旦您使用contourFinder处理Canny图像，它将把边缘段视为对象。你最大的轮廓将是最长的边缘段。如果你放大你的Canny图像，你会发现在你当前的结果结束的地方有一些空白。

才能得到blob的轮廓。如果findContours将白色视为前景，则可能必须将图像倒置。

请对这些方法有一些了解和了解，这样你就不会再遇到这样的陷阱了。