OpenCV cvFindContours – 如何分离轮廓的组件

我一直在玩OpenCV，并且有很多试验和错误已经设法学习如何检测照片中的圆圈（硬币）。 一切都很好，除非我直接将硬币放在一起（如下所示，忽略了第二张图像倒置的事实）。

看来因为cvFindContours认为它们是同一个对象。 我的问题是如何将这些轮廓分成不同的对象，或者获取已经分离的轮廓列表。

我用于cvFindContours的参数是：

cvFindContours( img, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0) ); 

任何帮助或建议将不胜感激。

Answer 1

这不是很好，但它显示了如何到达那里：

 IplImage* src = cvLoadImage(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7); IplImage* cc_img = cvCreateImage(cvGetSize(gray), gray->depth, 3); cvSetZero(cc_img); CvScalar(ext_color); cvCanny(gray, gray, 10, 30, 3); CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src->height/6, 100, 50); cvCvtColor(gray, src, CV_GRAY2BGR); for (size_t i = 0; i < circles->total; i++) { // round the floats to an int float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i); cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1])); int radius = cvRound(p[2]); // draw the circle center //cvCircle(cc_img, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 ); // draw the circle outline cvCircle(cc_img, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 ); //printf("x: %dy: %dr: %d\n", center.x, center.y, radius); } CvMemStorage *mem; mem = cvCreateMemStorage(0); CvSeq *contours = 0; cvCvtColor(cc_img, gray, CV_BGR2GRAY); // Use either this: int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0)); // Or this: //int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0)); for (; contours != 0; contours = contours->h_next) { ext_color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 ); //randomly coloring different contours cvDrawContours(cc_img, contours, ext_color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0)); } cvSaveImage("out.png", cc_img); 

Answer 2

您可以尝试阈值（ cvThreshold ）图像，然后侵蚀（ cvErode ）生成的二进制图像以分离硬币。 然后找到侵蚀图像的轮廓。