OpenCV获取多个对象的中心

Question

我正在尝试构建一个简单的图像分析工具，该工具将查找适合颜色范围的项目，然后找到所述对象的中心。

例如，遮罩后，我正在分析如下图像：

到目前为止，我在代码方面的工作非常简单：

import cv2
import numpy

bound = 30
inc = numpy.array([225,225,225])
lower = inc - bound
upper = inc + bound 
img = cv2.imread("input.tiff")
cv2.imshow("Original", img)
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)
cv2.imshow("Range", mask)
contours = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
print contours

但是，这给了我无数的轮廓。在阅读相应的联机帮助页时，我有些茫然。我可以利用力矩来合理地分析轮廓吗？轮廓甚至是正确的工具吗？

我发现了这个问题，隐约地涵盖了找到一个对象的中心的问题，但是当有多个项目时，我将如何修改这种方法？

如何找到图像中对象的中心？例如，在上面的示例图像中，我正在寻找三个点（矩形和两个圆的中心）。

Answer 1

尝试print len(contours)。这将为您提供预期的答案。您看到的输出是轮廓的完整表示，可能是数千个点。

试试这个代码：

import cv2
import numpy

img = cv2.imread('inp.png', 0)
_, contours, _ = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
print len(contours)
centres = []
for i in range(len(contours)):
  moments = cv2.moments(contours[i])
  centres.append((int(moments['m10']/moments['m00']), int(moments['m01']/moments['m00'])))
  cv2.circle(img, centres[-1], 3, (0, 0, 0), -1)

print centres

cv2.imshow('image', img)
cv2.imwrite('output.png',img)
cv2.waitKey(0)

这给了我4个中心：

[(474, 411), (96, 345), (58, 214), (396, 145)]

在这里要做的显而易见的事情是还要检查轮廓区域，如果它在图像中所占的比例太小，则不要将其视为真实轮廓，而只是噪声。只需在for循环的顶部添加以下内容：

if cv2.contourArea(contours[i]) < 100:
  continue

对于来自的返回值findContours，我不确定第一个值是什么，因为OpenCV的C ++版本中没有该值（这是我使用的值）。第二个值显然只是轮廓（数组的数组），第三个值是一个层次结构，其中包含有关轮廓嵌套的信息，这可能非常方便。