计算更多的元素应该是

Question

我正在用Python学习OpenCV，并且我想学习如何计算图像中的对象/元素。

我写了一个用于计数的代码，但是得到了错误的结果。图片中有12个元素，而我得到40个元素，但是有些元素没有计算在内。

我不知道我在做什么错。

这是我的代码：

import cv2

img = cv2.imread('slika.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

print('There are 12 elements on this image')

#cv2.imshow('img', gray)
#cv2.waitKey(0)

ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,1)
contours,h = cv2.findContours(thresh,1,1)

print('Number of elements found:', len(contours))

for cnt in contours:
    cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,0,255),2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

这是默认图像，包含12个元素：

结果如下：

您会看到无法识别粉色和两个黄色元素，但这是绿色元素的问题。

我在做什么错，以及如何解决？

Answer 1

有几点可以改进当前代码。

1. 如果您实际查看gray图像，则会发现的阈值127太低。黄色和粉色结构的灰度值在上面127，然后被省略cv2.threshold。出于相同的原因，绿色结构也支离破碎。而且，通常，最好使用实际的枚举值之类的值cv2.THRESH_BINARY_INV代替其数值。

2. 为了更好地进行轮廓检测，最好使用cv2.RETR_EXTERNAL检索模式，因此您只需考虑大多数外部轮廓。同样，使用枚举值。

通过这些更改，您的代码可以正常工作：

import cv2

# Read image
img = cv2.imread('DIVmd.jpg')

# Convert image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Show grayscale image
cv2.imshow('gray', gray)

print('There are 12 elements on this image')

# Inverse binary threshold image with threshold at 224,
# i.e. every pixel with value above 224 is set to 0,
# and every pixel with value below 224 is set to 1
_, thresh = cv2.threshold(gray, 224, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Show thresholded image
cv2.imshow('thresh', thresh)

# Find contours
#   cv2.RETR_EXTERNAL:      retrieves only the extreme outer contours
#   cv2.CHAIN_APPROX_NONE:  stores absolutely all the contour points
contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

print('Number of elements found:', len(contours))

# Iterate all found contours
for cnt in contours:

    # Draw contour in original/final image
    cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)

# Show final image
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

出于可视化目的，这是您的gray图像：

这是实际的阈值图像thresh：

并且，最后输出img：

当然，现在打印的输出也正确：

There are 12 elements on this image
Number of elements found: 12

希望有帮助！