如何在低通滤波图像上找到轮廓？

Question

我对计算机视觉不熟悉。所以我不知道下面代码的内部实现，因为我无法调试错误。有人能指出下面代码中的错误吗？

该代码使用盒滤波器和边缘检测核矩阵的组合将停车场图像转换为二进制。然后我试图找到轮廓。现在我知道轮廓是在二值图像上找到的，可以用cv2导出。threshold（）函数，从过滤器和核矩阵获得的图像不是也是一个二值图像吗？

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img=cv2.imread('parking spot1.jpg',1)
k3 = np.array(([-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]))
low_filter = cv2.boxFilter(img, -1, (4,4))
output_low = cv2.filter2D(low_filter, -1, k3)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.title('Original Image')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(output_low)
plt.title('matrix1')

plt.show()

img, ret, heirarchy = cv2.findContours(output_low, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

你认为我做错了什么？我非常希望在这个问题上能有一个解释或一个方向。

先谢谢你。

我面临的错误是：

Traceback（最近的调用最后）在 () ----

错误：OpenCV（3.4.3）/io/OpenCV/modules/imgproc/src/contours。cpp:199:错误：（-210:不支持的格式或格式组合）[Start]FindContours在模式下仅支持CV_8UC1图像！=CV_RETR_FLOODFILL仅在函数“cvStartFindContours_Impl”中支持CV_32SC1图像

Answer 1

请正确阅读过滤文档。很明显，输出与源具有相同的大小和类型。因此，您的输出是三维的，cv2。无法对其应用findContours。你可以像你所说的那样取一个阈值，或者简单地把输出转换成灰度，然后找到轮廓。

编辑

我想我的答案是不清楚说明渠道和图像的深度之间的区别。从滤波器和核矩阵得到的图像不一定是一维或灰度级的。它与输入矩阵的大小相同，这意味着通道的数量也相等。因此，如果您的输入图像是灰度的，那么输出将是一维的。

您可以参考此处了解更多有关通道和深度之间差异的信息。

因此，如果您想要cv2的结果。boxFilter和cv2。滤镜2D在灰度中，只需将原始图像转换为灰度，然后再对其应用过滤。

img = cv2.imread('opencv1.png', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
k3 = np.array(([-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]))
low_filter = cv2.boxFilter(gray, -1, (4,4))
output_low = cv2.filter2D(low_filter, -1, k3)

您的错误清楚地表明FindContour在模式下只支持CV_8UC1图像！=CV_RETR_FLOODFILL否则支持CV_32SC1图像。CV_8UC1和CV_32SC1中的C1表示通道数只能是一个。