Opencv-椭圆轮廓未正确拟合

Question

我想在下面所附图像中显示的同心椭圆周围绘制轮廓。我没有得到预期的结果。

我尝试了以下步骤：

1. 阅读图片

以下是源代码：

import cv2

target=cv2.imread('./source image.png')

targetgs = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGRA2GRAY)

targetGaussianBlurGreyScale=cv2.GaussianBlur(targetgs,(3,3),0)

canny=cv2.Canny(targetGaussianBlurGreyScale,30,90)


kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))
close=cv2.morphologyEx(canny,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)


_,contours,_=cv2.findContours(close,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

if len(contours) != 0:
    for c in contours:
        if len(c) >= 50:
            hull=cv2.convexHull(c)
            cv2.ellipse(target,cv2.fitEllipse(hull),(0,255,0),2)

cv2.imshow('mask',target)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

源图片：

Answer 1

算法可以很简单：

>

将RGB转换为HSV，拆分并使用V通道。

删除所有颜色线的阈值。

用于删除非颜色线的HoughLinesP。

扩大侵蚀关闭椭圆孔。

找到了一个椭圆。

结果:

https://imgs.xnip.cn/cj/n/96/df8f5eee-1018-406b-94ea-15de2653f89d.png" width="100%" height="100%" />

对于新图像（添加黑色曲线），我的方法不起作用。似乎您需要使用Hough椭圆检测，而不是“findContours fitEllipse”。OpenCV没有实现，但您可以在此处或此处找到它。

如果您不害怕C代码（因为OpenCV库C更具表现力），那么：

cv::Mat rgbImg = cv::imread("sqOOE.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

cv::Mat hsvImg;
cv::cvtColor(rgbImg, hsvImg, cv::COLOR_BGR2HSV);

std::vector<cv::Mat> chans;
cv::split(hsvImg, chans);
cv::threshold(255 - chans[2], chans[2], 200, 255, cv::THRESH_BINARY);

std::vector<cv::Vec4i> linesP;
cv::HoughLinesP(chans[2], linesP, 1, CV_PI/180, 50, chans[2].rows / 4, 10);
for (auto l : linesP)
{
    cv::line(chans[2], cv::Point(l[0], l[1]), cv::Point(l[2], l[3]), cv::Scalar::all(0), 3, cv::LINE_AA);
}
cv::dilate(chans[2], chans[2], cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)), cv::Point(-1, -1), 4);
cv::erode(chans[2], chans[2], cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)), cv::Point(-1, -1), 3);

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(chans[2], contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    if (contours[i].size() > 4)
    {
        cv::ellipse(rgbImg, cv::fitEllipse(contours[i]), cv::Scalar(255, 0, 255), 2);
    }
}

cv::imshow("rgbImg", rgbImg);
cv::waitKey(0);