findContours 的输出是什么意思以及如何解析它？

Question

使用该findContours()函数时我得到一个数组。我对数组中的数字的含义以及“dtype”是什么感到困惑。

代码：

contour = str(cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE))
print(contour)

输出：

([array([[[21, 21]],

       [[21, 90]],

       [[90, 90]],

       [[90, 21]]], dtype=int32), array([[[21, 22]],

       [[22, 21]],

       [[89, 21]],

       [[90, 22]],

       [[90, 89]],

       [[89, 90]],

       [[22, 90]],

       [[21, 89]]], dtype=int32), array([[[23, 23]],

       [[23, 88]],

       [[88, 88]],

       [[88, 23]]], dtype=int32), array([[[23, 24]],

       [[24, 23]],

       [[87, 23]],

       [[88, 24]],

       [[88, 87]],

       [[87, 88]],

       [[24, 88]],

       [[23, 87]]], dtype=int32)], array([[[-1, -1,  1, -1],
        [-1, -1,  2,  0],
        [-1, -1,  3,  1],
        [-1, -1, -1,  2]]], dtype=int32))

我将如何解析这个数组以便稍后使用？我计划制作一个乌龟应用程序，从包含图像数据的文件中读取指令。我想知道如何将其转换为上述说明。

Answer 1

cv2.findConturs()

cnt,heirarchy = cv2.findContours(edged_img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     # Finding contours detection 

该方法返回两个值。轮廓和层次结构。轮廓是图像中所有轮廓的Python列表。每个单独的轮廓都是对象边界点的 (x,y) 坐标的 Numpy 数组。

在您的情况下，它返回相同的两个值，但不同之处在于您将其解析为字符串并将其放入单个变量中，这使得它很难理解。（阅读修复部分）

数据类型

每个 ndarray 都有一个关联的数据类型 (dtype) 对象。该数据类型对象 (dtype) 告诉我们数组的布局。这意味着它为我们提供了以下信息：

• 数据类型（整数、浮点数、Python 对象等）
• 数据大小（字节数）
• 数据的字节顺序（小端或大端）
• 如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型是什么。

在你的例子中，它表明 ndarray 内的数据是 int 类型以及数组维度

修复你的代码

在您的代码中，问题出在这部分：

contour = str(cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE))

在此，您将 findCountours 返回的值解析为 str 类型。

cnt,heirarchy = cv2.findContours(edged_img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     # Finding contours detection 

编辑 ：：

用于绘图

如果你想绘制所有检测到的轮廓，那么你必须使用cv2.drawContours()方法。

cv2.drawContours(image,contours,-1,(255,0,0),2)        # Drawing the detected contours on the image.

它需要5价值观。它的第一个参数是源图像，第二个参数是应作为 Python 列表传递的轮廓，第三个参数是轮廓的索引（在绘制单个轮廓时很有用。要绘制所有轮廓，请传递 -1）和其余参数是颜色、厚度等。

如果你想看一个 python 程序，而不是获取图像并在其上绘制轮廓（信息），那么你可以检查这个开放源代码。

https://github.com/0xPrateek/ComputerVision-OpenCV3-Python/blob/master/contours%20detection.py