opencv 如何在图像中找到最右边和最左边的轮廓[已关闭]

goucqfw6 于 2022-12-13 发布在其他

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我有一个图像，图像上有多条垂直线。我使用cv.findContours成功地找到了所有的轮廓。在其他情况下，我使用cv.contourArea选择了最大的轮廓，但在这种情况下，面积对我没有帮助。我如何找到最右边的轮廓和最左边的轮廓？
这是我用来找到两个最大轮廓的代码。有没有办法操纵这段代码来找到最右边和最左边的轮廓？

_, contours_red, _ = cv.findContours(mask_red1, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        if len(contours_red) >= 2:
            contours_red = sorted(contours_red, key=cv.contourArea, reverse=True)[0:2]

我看到另一个论坛提到使用cv.moments()，但是查看cv.moments()的文档，我认为这不起作用。
我考虑使用for循环遍历每个轮廓，找到每个轮廓的平均列像素坐标，然后比较每个坐标，直到找到最右边和最左边的坐标，但我希望有一种更简单、更快的方法来完成这一任务。

opencv

来源：https://stackoverflow.com/questions/74748757/how-to-find-the-rightmost-and-leftmost-contours-in-an-image

1条答案

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vlf7wbxs1#

a）如果要比较轮廓的质心，可以使用np.average，如下所示：

x_centroids = np.empty([len(contours_red), ], dtype=np.float32)
for i in range(len(contours_red)):
    cnt = contours_red[i]
    x_centroids[i] = np.average(cnt[:, 0, 0])

left_idx = np.argmin(x_centroids)
right_idx = np.argmax(x_centroids)

这些将是contours_red中最左和最右轮廓的索引。
B）如果您需要包含最左侧和最右侧顶点的轮廓，您可以分别使用np.min和np.max：

min_x = np.empty([len(contours_red), ], dtype=np.float32)
max_x = np.empty([len(contours_red), ], dtype=np.float32)
for i in range(len(contours_red)):
    cnt = contours_red[i]
    min_x[i] = np.min(cnt[:, 0, 0])
    max_x[i] = np.max(cnt[:, 0, 0])

left_idx = np.argmin(min_x)
right_idx = np.argmax(max_x)

c）如果您仔细遵循以下文档，您也可以使用moments来查找质心：https://docs.opencv.org/3.4/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html

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