Почему cv :: findContours возвращает столько контуров?

Question

Я прочитал этот пост, но даже после использования cv::threshold для создания действительно бинарного изображения я все равно получаю ~ 500 контуров.Что я делаю не так?

Разве cv::findContours не должен возвращать только 13 контуров, поскольку есть четкие 13 капель?

Mat img = imread("img.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat img_thresh;
threshold(img, img_thresh, 0, 255, CV_THRESH_BINARY);

vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
cv::findContours(img_thresh, contours, hierarchy, RetrievalModes::RETR_TREE, ContourApproximationModes::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

RNG rng(12345);
Mat drawing = Mat::zeros(img_thresh.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i< contours.size(); i++)
{
    Scalar color = Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255));
    drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point());
}
imshow("drawing", drawing);
waitKey();

ОБНОВЛЕНИЕ1 Использование cv::RETR_EXTERNAL вместо cv::RETR_TREE,но все же вернуть гораздо больше контуров, чем должно быть.

Answer 1

Если вы проверите двоичное изображение, вы увидите, что существует множество независимых контуров:

Так что сначала вам нужно очистить их, разрушая и расширяя , как показано ниже:

И вы получите такой результат:

Что чище оригинала.

Это весь код:

cv::namedWindow("result", cv::WINDOW_FREERATIO);
cv::Mat img = cv::imread(R"(rUYLL.png)");

// to gray
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

cv::threshold(gray, gray, 0, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::erode(gray, gray, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)));
cv::dilate(gray, gray, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)));

std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
cv::findContours(gray, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8);

cv::imshow("result", img);
cv::waitKey();

И это вывод:

Надеюсь, это поможет!

---

И один из самых простых способов, который вы также можете рассмотреть, если он работает для вас, просто увеличьте нижний порог с 0 до 80 и DONE

cv::threshold(gray, gray, 80, 255, cv::THRESH_BINARY);

ПРОСТО ИГРАТЬ С ПОРОГОМ и проверить результат.

Тот же вывод только с изменением порогового значения: