我目前正在使用 opencv 来检测形状上的简单计数。起初,我使用的是 C++,一切运行良好。现在,我正在尝试对 Python 执行相同的操作,因为我需要在线使用它,但轮廓检测似乎也无法正常工作。
这是我的 C++ 代码:
_src = cv::imread(_imagePath);
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(_src, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::Mat bw;
cv::Canny(gray, bw, 0, 50, 5);
cv::findContours(bw.clone(), allCountours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
如您所见,它非常简单,相同的代码是 Python 是:
self._src = cv2.imread(self._imagePath)
gray = cv2.cvtColor(self._src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bw = cv2.Canny(gray, 0, 50, 5)
allCountours, hierarchy = cv2.findContours(bw.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
为了显示结果,我在不同的轮廓上使用了随机颜色的 drawcontours :
如您所见,在 C++ 中每个形状轮廓都被正确检测到,尽管它并不完美,而在 Python 中我有更多的轮廓。每当一条线中断一点时,就会检测到一个新的轮廓。知道我该如何解决这个问题吗?谢谢!
最佳答案
C++函数签名如下:
void Canny(InputArray 图像,OutputArray 边缘,双阈值 1,双阈值 2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false)
对于 Python,它是:
cv.Canny(image, edges, threshold1, threshold2, aperture_size=3) → 无
如您所见,最后一个参数在 Python 中不可用。它可能设置为 true。你能试试吗?
关于python - C++ 和 Python 之间的轮廓差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24146198/
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