Как найти центр черных объектов на изображении с python opencv?

Question

У меня проблема с поиском контуров черных объектов на белом фоне.

здесь я добавил пример изображения. Теперь мне нужно найти центр черных областей, и я использую следующий код.

im = cv2.imread(img)
plt.imshow(im)
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(im, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

Однако он выдает ошибку вроде

TypeError: Ожидаемый Ptr для аргумента 'image ' "для аргумента изображения cv2.findeContours () .

Как я могу решить эту проблему? Или если у вас есть какие-либо другие идеи, как найти центр черного цвета регионы, которые я хотел бы услышать. Спасибо.

Answer 1

Вы на правильном пути. Когда вы выполняете поиск контуров на вашем изображении, OpenCV ожидает, что объекты переднего плана для обнаружения имеют белый цвет с фоном на черном фоне. Для этого вы можете Порог Оцу с параметром cv2.THRESH_BINARY_INV, чтобы получить объекты белого цвета. Отсюда мы можем найти контуры и найти центр каждой области, рассчитав для centroid с cv2.moments. Вот результаты:

Двоичное изображение

Центр объекта, нарисованный синим цветом с ограничительной рамкой зеленого цвета. Вы можете получить координаты каждого контура, проверив переменные cX и cY.

Вы можете обрезать каждый отдельный ROI, используя Numpy нарезка и сохранение с помощью cv2.imwrite

код

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Find contours
ROI_number = 0
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    # Obtain bounding rectangle to get measurements
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

    # Find centroid
    M = cv2.moments(c)
    cX = int(M["m10"] / M["m00"])
    cY = int(M["m01"] / M["m00"])

    # Crop and save ROI
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
    ROI_number += 1

    # Draw the contour and center of the shape on the image
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12), 4)
    cv2.circle(image, (cX, cY), 10, (320, 159, 22), -1) 

cv2.imwrite('image.png', image)
cv2.imwrite('thresh.png', thresh)
cv2.waitKey()