Как получить единственный прямоугольник минимальной области на изображении с несколькими контурами с помощью cv2.minAreaRect (cnt)?

Question

Я хочу использовать только один прямоугольник, чтобы покрыть круг на этом изображении:

И получите этот результат с cv2.minAreaRect(cnt):

Это изображение, похоже, разделено на несколько частей. Может быть, это потому, что на краю этого изображения есть точка останова. Вы можете сказать мне, как использовать только один прямоугольник, чтобы покрыть этот круг моего изображения? Большое спасибо!

Это мой код:

def draw_min_rect_circle(img, cnts):  # conts = contours
    img = np.copy(img)

    for cnt in cnts:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)  # blue

        min_rect = cv2.minAreaRect(cnt)  # min_area_rectangle
        min_rect = np.int0(cv2.boxPoints(min_rect))
        cv2.drawContours(img, [min_rect], 0, (0, 255, 0), 2)  # green

        (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
        center, radius = (int(x), int(y)), int(radius)  # center and radius of minimum enclosing circle
        img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 0, 255), 2)  # red
return img

Answer 1

Вы, вероятно, искали контуры с помощью cv2.findContours() и повторяли их, чтобы нарисовать прямоугольник на изображении. Проблема состоит в том, что ваше изображение не имеет окружности, состоящей из одной соединенной линии, но содержит много ломаных линий

Контуры - это кривые, соединяющие все непрерывные точки (вдоль границы), имеющие одинаковый цвет или интенсивность (документация OpenCV).

Таким образом, чтобы получить лучший результат, вы должны сначала подготовить свое изображение, прежде чем искать контуры. Вы можете использовать различные инструменты для предварительной обработки изображения (вы можете искать документацию OpenCV). В этом случае я бы попытался выполнить процедуру под названием «закрытие» с небольшим ядром. Закрытие - это расширение с последующей эрозией пикселей. Это может помочь соединить ваши маленькие контуры с одним большим контуром (кругом). Затем вы можете выбрать самый большой и нарисовать ограничивающий прямоугольник.

Пример:

Исходное изображение:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((3,3), dtype=np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255,255,0), 1)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Результат:

Изображение после выполнения операции закрытия:

Надеюсь, это поможет. Ура!

Answer 2

Что вам нужно сделать, так это то, что вам нужно каким-то образом получить только 1 контур из изображения путем объединения контуров, что немного сложно сделать, поэтому, если вы хотите, чтобы прямоугольник был заключен вокруг всех контуров, вы можете сделать что-то как таковой

def draw_min_rect_circle(img, cnts):  # conts = contours
    img = np.copy(img)
    x1,y1 = np.inf
    x2,y2 = 0
    for cnt in cnts:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        if x > x1:
           x1=x
        if y > y1:
           y1=y
        if x2 < x+w
           x2 = x+w
        if y2 < y+h
           y2 = y+h
     w = x2 - x1
     h = y2 - y1
     r = math.sqrt((w*w) + (h*h)) / 2

     cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
     cv2.circle(img, (x1+w/2,y1+h/2), r, (0, 0, 255), 2)