Рисование контуров с помощью ограниченных прямоугольников на существующем изображении

Question

Моя цель состоит в том, чтобы подобрать изображение, выделить кривые / контуры, которые имеют пороговое значение шкалы яркости ниже локального числа (скажем, 3), а затем иметь прямоугольники вокруг них, записывая его обратно на исходное изображение - какспособ обнаружения трещин на изображении в градациях серого.Ниже приведено то, что я придумал - увидев учебники в Интернете.

# import the necessary packages
import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('chest-ct-lungs.jpg',0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,3,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Detect the contours in the image
image, contours =         
cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# Draw all the contours
all_contour_img = cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)
cv2.imwrite('all_contour_img.png',all_contour_img)

# Use bounding rectangles
x,y,w,h = cv2.boundingRect(contours)
cv2.rectangle(all_contour_img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

# Draw over original image
imwrite(uint8(double(img)+all_contour_img), 'output.png');

Однако, я получаю это в качестве вывода, когда я запускаю его с помощью Python IDLE:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\com\Desktop\python.py", line 17, in <module>
     all_contour_img = cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)
TypeError: Expected cv::UMat for argument 'image'

Любойвходные данные о том, где я иду не так, а также лучшие практики написания кода выше - я новичок.

Я хочу, чтобы это произошло:

Answer 1

В зависимости от версии OpenCV, которую вы используете, cv2.findContours () вернет список контуров и некоторые другие вещи. Все, что вы хотите, это список контуров. Вы можете просто проигнорировать другие вещи и очистить свой код, назначив эти неиспользуемые переменные для _.

cv2.findContours возвращает СПИСОК контуров. Это как список форм. Если вы хотите нарисовать bounding rectangle вокруг каждой фигуры, вам нужно перебрать список контуров.

# Import the necessary packages
import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale, threshold
img = cv2.imread('/home/stephen/Desktop/test.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray,3,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Detect the contours in the image
_, contours, _ = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# Draw all the contours
img = cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 1)

# Iterate through all the contours
for contour in contours:
    # Find bounding rectangles
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    # Draw the rectangle
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),1)

# Write the image
cv2.imwrite('/home/stephen/Desktop/lines.png', img);