Проверьте, пересекаются ли два контура?

Question

У меня есть 2 контура (cont1 и cont2), полученные от cv2.findContours(). Как я узнаю, пересекаются ли они или нет? Мне не нужны координаты, мне нужен только логический True или False.

Я пытался разными способами и уже пытался проверить с помощью

if ((cont1 & cont2).area() > 0):

... но получил ошибку, что у массива нет метода "Area ()"

...
cont1array = cv2.findContours(binary1, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cont2array = cv2.findContours(binary2, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
...

for cont1 in cont1array:
  for cont2 in cont2array:
    print("cont1")
    print(cont1)
    print(type(cont1))
    print("cont2")
    print(cont2)
    print(type(cont2))
>   if cont1 and cont2 intersect: #i dont know how check intersect
      print("yes they intersect")
    else:
      print("no they do not intersect")

# cont1
# [[172 302]
#  [261 301]
#  [262 390]
#  [173 391]]
# <class 'numpy.ndarray'>
# cont2
# [[  0   0]
#  [  0 699]
#  [499 699]
#  [499   0]]
# <class 'numpy.ndarray'>

Answer 1

Получив два контура от cv2.findContours(), вы можете использовать побитовую операцию AND для обнаружения пересечения.В частности, мы можем использовать np.logical_and().Идея состоит в том, чтобы создать два отдельных изображения для каждого контура, а затем использовать для них логическую операцию AND.Любые точки с положительным значением (1 или True) будут точками пересечения.Таким образом, поскольку вам нужно только получить логическое значение того, есть ли пересечение, мы можем проверить пересеченное изображение, чтобы увидеть, есть ли одно положительное значение.По сути, если весь массив равен False, то пересечения между контурами не было.Но если есть один True, то контуры соприкасаются и таким образом пересекаются.

def contourIntersect(original_image, contour1, contour2):
    # Two separate contours trying to check intersection on
    contours = [contour1, contour2]

    # Create image filled with zeros the same size of original image
    blank = np.zeros(original_image.shape[0:2])

    # Copy each contour into its own image and fill it with '1'
    image1 = cv2.drawContours(blank.copy(), contours, 0, 1)
    image2 = cv2.drawContours(blank.copy(), contours, 1, 1)

    # Use the logical AND operation on the two images
    # Since the two images had bitwise and applied to it,
    # there should be a '1' or 'True' where there was intersection
    # and a '0' or 'False' where it didnt intersect
    intersection = np.logical_and(image1, image2)

    # Check if there was a '1' in the intersection
    return intersection.any()

Пример

Исходное изображение

Обнаруженный контур

Теперь мы передадим два обнаруженных контура в функцию и получим это пересечениемассив:

[[False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 ...
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]
 [False False False ... False False False]]

Мы проверяем массив intersection, чтобы увидеть, существует ли True.Мы получим True или 1 там, где контуры пересекаются, и False или 0 там, где их нет.

return intersection.any()

Таким образом, мы получим

False

Полный код

import cv2
import numpy as np

def contourIntersect(original_image, contour1, contour2):
    # Two separate contours trying to check intersection on
    contours = [contour1, contour2]

    # Create image filled with zeros the same size of original image
    blank = np.zeros(original_image.shape[0:2])

    # Copy each contour into its own image and fill it with '1'
    image1 = cv2.drawContours(blank.copy(), contours, 0, 1)
    image2 = cv2.drawContours(blank.copy(), contours, 1, 1)

    # Use the logical AND operation on the two images
    # Since the two images had bitwise AND applied to it,
    # there should be a '1' or 'True' where there was intersection
    # and a '0' or 'False' where it didnt intersect
    intersection = np.logical_and(image1, image2)

    # Check if there was a '1' in the intersection array
    return intersection.any()

original_image = cv2.imread("base.png")
image = original_image.copy()

cv2.imshow("original", image)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray", gray)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
cv2.imshow("blur", blurred)
threshold = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cv2.imshow("thresh", threshold)

contours = cv2.findContours(threshold.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Depending on OpenCV version, number of arguments return by cv.findContours 
# is either 2 or 3
contours = contours[1] if len(contours) == 3 else contours[0]

contour_list = []
for c in contours:
    contour_list.append(c)
    cv2.drawContours(image, [c], 0, (0,255,0), 2)

print(contourIntersect(original_image, contour_list[0], contour_list[1]))
cv2.imshow("contour", image)
cv2.waitKey(0)