如何忽略/删除接触图像边界的轮廓

Question

我有以下代码使用cvThreshold和检测图像中的轮廓cvFindContours：

CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* contours = 0;

cvThreshold( processedImage, processedImage, thresh1, 255, CV_THRESH_BINARY );
nContours = cvFindContours(processedImage, storage, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0) );

我想以某种方式扩展此代码，以过滤/忽略/删除任何接触图像边界的轮廓。但是我不确定如何去做。我应该过滤阈值图像还是之后过滤轮廓？希望有人知道一个优雅的解决方案，因为令人惊讶的是我无法通过谷歌搜索提出一个解决方案。

Answer 1

基本信息

• 我正在使用OpenCV 3.0.0
• 使用cv::findContours实际上会改变输入图像，因此请确保您是专门为此功能使用单独的副本，或者根本不要进一步使用该图像。

更新2019-03-07：“由于此功能未修改opencv 3.2源映像。” （请参阅相应的OpenCV文档）

一般解决方案

您只需要了解轮廓的任何点是否触及图像边界即可。可以通过以下两个过程之一轻松提取此信息：

• 检查轮廓的每个点的位置。如果它位于图像边界（x = 0或x =宽度-1或y = 0或y =高度-1），只需忽略它。
• 在轮廓周围创建一个边界框。如果边界框位于图像边界上，则轮廓也是如此。

第二种解决方案的代码：

bool contourTouchesImageBorder(std::vector<cv::Point>& contour, cv::Size& imageSize)
{
    cv::Rect bb = cv::boundingRect(contour);

    bool retval = false;

    int xMin, xMax, yMin, yMax;

    xMin = 0;
    yMin = 0;
    xMax = imageSize.width - 1;
    yMax = imageSize.height - 1;

    // Use less/greater comparisons to potentially support contours outside of 
    // image coordinates, possible future workarounds with cv::copyMakeBorder where
    // contour coordinates may be shifted and just to be safe.
    if( bb.x <= xMin || 
        bb.y <= yMin ||
        bb.width >= xMax ||
        bb.height >= yMax)
    {
        retval = true;
    }

    return retval;
}

通过以下方式调用：

...
cv::Size imageSize = processedImage.size();
for (auto c: contours)
{
    if(contourTouchesImageBorder(c, imageSize))
    {
        // Do your thing...
        int asdf = 0;
    }
}
...

完整的C ++示例：

// Load example image
std::string path = "..\\ImageProcessingTest\\Testdata\\ContourBorderDetection\\";
//std::string filename = "circle3BorderDistance0.png";
std::string filename = "circleScenario2.png";
std::string fqn = path + filename;
cv::Mat img = cv::imread(fqn, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

cv::Mat processedImage;
img.copyTo(processedImage);

// Create copy for contour extraction since cv::findContours alters the input image
cv::Mat workingCopyForContourExtraction;
processedImage.copyTo(workingCopyForContourExtraction);


// Extract contours 
cv::findContours(workingCopyForContourExtraction, contours, cv::RetrievalModes::RETR_EXTERNAL, cv::ContourApproximationModes::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// Prepare image for contour drawing
cv::Mat drawing;
processedImage.copyTo(drawing);
cv::cvtColor(drawing, drawing, CV_GRAY2BGR);

// Draw contours
cv::drawContours(drawing, contours, -1, cv::Scalar(255, 255, 0), 1);

//cv::imwrite(path + "processedImage.png", processedImage);
//cv::imwrite(path + "workingCopyForContourExtraction.png", workingCopyForContourExtraction);
//cv::imwrite(path + "drawing.png", drawing);


cv::imshow("processedImage", processedImage);
cv::imshow("workingCopyForContourExtraction", workingCopyForContourExtraction);
cv::imshow("drawing", drawing);
cv::waitKey();

cv::Size imageSize = workingCopyForContourExtraction.size();
for (auto c: contours)
{
    if(contourTouchesImageBorder(c, imageSize))
    {
        // Do your thing...
        int asdf = 0;
    }
}

图像边界附近的轮廓检测问题

OpenCV在正确找到图像边界附近的轮廓时似乎存在问题。

对于两个物体，检测到的轮廓都是相同的（参见图像）。但是，在图像2中，检测到的轮廓不正确，因为对象的一部分沿x = 0放置，但轮廓位于x = 1。

对我来说，这似乎是个错误。这里有一个与此有关的开放问题：https : //github.com/opencv/opencv/pull/7516

cv :: copyMakeBorder（https://github.com/opencv/opencv/issues/4374）似乎也有解决方法，但是似乎有点复杂。

如果您有耐心，我建议您等待OpenCV 3.2的发布，该发布应在未来1-2个月内完成。

范例图片

• 对象触摸图像边框
• 对象未触及图像边框
• 对象触摸图像边框的轮廓
• 对象不接触图像边框的轮廓

Answer 2

虽然这个问题是在 C++ 中出现的，但同样的问题也会影响 Python 中的 openCV。Python 中 openCV“0 像素”边框问题的解决方案（也可能在 C++ 中使用）是在每个边框上填充图像 1 个像素，然后使用填充后的图像调用 openCV，然后删除之后的边界。就像是：

img2 = np.pad(img.copy(), ((1,1), (1,1), (0,0)), 'edge')
# call openCV with img2, it will set all the border pixels in our new pad with 0
# now get rid of our border
img = img2[1:-1,1:-1,:]
# img is now set to the original dimensions, and the contours can be at the edge of the image