Средняя линия между 2 контурными линиями в OpenCV Python?

Question

У меня есть изображение

После запуска кода

Новое изображение

Мне нужно найти границу между ними вот так

Как мне это сделать?

Мой код

import numpy as np
import cv2
import cv2 as cv

ima = cv2.imread('track1.pNg')
imgray = cv2.cvtColor(ima,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
im = cv2.cvtColor(ima,cv2.COLOR_BGR2GRAY)






imm = cv2.inRange(im,(0),(49)) 

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
gradient = cv2.morphologyEx(imm, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
il = cv2.dilate(gradient, kernel, iterations=7)
ol = cv2.erode(il, kernel, iterations=7)


contours,hei = cv2.findContours(ol,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
img = cv2.drawContours(ima, contours, -1, (200,255,0), 3)


cv2.imshow('window',ima)

КакМогу ли я достичь этого?

Answer 1

Вот еще один способ скелетонизации в OpenCV (без явной итерации) с использованием преобразования расстояний и морфологии цилиндров.

Ввод:

import cv2
import numpy as np

# read image and invert so blob is white on black background
img = 255-cv2.imread('tall_blob.png',0)

# do some eroding of img, but not too much
kernel = np.ones((20,20), np.uint8)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)

# threshold img
ret, thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)

# do distance transform
dist = cv2.distanceTransform(thresh, distanceType=cv2.DIST_L2, maskSize=5)

# set up cross for tophat skeletonization
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
skeleton = cv2.morphologyEx(dist, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

# threshold skeleton
ret, skeleton = cv2.threshold(skeleton,0,255,0)

# display skeleton
cv2.imshow("skeleton",skeleton)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('tall_blob_skeleton.png', skeleton)

Answer 2

Этот ответ объясняет, как найти линию, проходящую между двумя сторонами фигуры. Центр может быть найден путем многократного размывания изображения.

Это результат:

Это код, который я использовал:

import cv2
import numpy as np

img = 255-cv2.imread('/home/stephen/Desktop/PITqe.png',0)

kernel = np.ones((20,20), np.uint8)
img = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)
size = np.size(img)
skel = np.zeros(img.shape,np.uint8)

ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
done = False

while( not done):
    eroded = cv2.erode(img,element)
    temp = cv2.dilate(eroded,element)
    temp = cv2.subtract(img,temp)
    skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
    img = eroded.copy() 
    zeros = size - cv2.countNonZero(img)
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.waitKey(100)
    if zeros==size:
        done = True
cv2.imshow("img",skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()