OpenCV cvFindContours-如何分离轮廓的组件

我一直在玩OpenCV，通过大量的尝试和错误，我终于学会了如何检测照片中的圆圈（硬币）。一切都很好，除了我把硬币直接放在彼此旁边（如下图所示，忽略第二张图片是颠倒的这一事实）

这似乎是因为这些硬币靠得太近了，所以被发现的恐龙认为它们是同一个物体。我的问题是如何将这些轮廓分割成单独的对象，或者如何获得已分割轮廓的列表

我用于cvFindContours的参数有：

cvFindContours( img, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0) );

---

如果您能提供任何帮助或建议，我们将不胜感激。

您可以尝试对图像进行阈值分割（），然后腐蚀（）生成的二值图像以分离硬币。然后找到被侵蚀图像的轮廓。

这不是很好，但它显示了如何到达那里：

IplImage* src = cvLoadImage(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); 
cvCvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);
cvSmooth(gray, gray, CV_GAUSSIAN, 7, 7); 

IplImage* cc_img = cvCreateImage(cvGetSize(gray), gray->depth, 3); 
cvSetZero(cc_img);
CvScalar(ext_color);

cvCanny(gray, gray, 10, 30, 3); 

CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq* circles = cvHoughCircles(gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 1, src->height/6, 100, 50);
cvCvtColor(gray, src, CV_GRAY2BGR);
for (size_t i = 0; i < circles->total; i++)
{   
     // round the floats to an int
     float* p = (float*)cvGetSeqElem(circles, i); 
     cv::Point center(cvRound(p[0]), cvRound(p[1]));
     int radius = cvRound(p[2]);

     // draw the circle center
     //cvCircle(cc_img, center, 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 );

     // draw the circle outline
     cvCircle(cc_img, center, radius+1, CV_RGB(0,0,255), 2, 8, 0 );

     //printf("x: %d y: %d r: %d\n", center.x, center.y, radius);
}   

CvMemStorage *mem;
mem = cvCreateMemStorage(0);
CvSeq *contours = 0;
cvCvtColor(cc_img, gray, CV_BGR2GRAY);
// Use either this:
int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));
// Or this:
//int n = cvFindContours(gray, mem, &contours, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0));

for (; contours != 0; contours = contours->h_next)
{
    ext_color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 ); //randomly coloring different contours
    cvDrawContours(cc_img, contours, ext_color, CV_RGB(0,0,0), -1, CV_FILLED, 8, cvPoint(0,0));
}

cvSaveImage("out.png", cc_img);

IplImage*src=cvLoadImage（argv[1]，CV\u LOAD\u IMAGE\u未更改）；
IplImage*gray=cvCreateImage（cvGetSize（src），IPL_DEPTH_8U，1）；
CVT颜色（src、灰色、CV_bgr2灰色）；
cvSmooth（灰色、灰色、CV_高斯、7、7）；
IplImage*cc_img=cvCreateImage（cvGetSize（灰色），灰色->深度，3）；
cvSetZero（cc_img）；
CvScalar（外部颜色）；
cvCanny（灰色、灰色、10、30、3）；
CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage（0）；
CvSeq*circles=cvHoughCircles（灰色、存储、CV_HOUGH_渐变、1、src->高度/6100、50）；
CVT颜色（灰色、src、CV_灰色2BGR）；
对于（大小i=0；itotal；i++）
{   
//将浮点数四舍五入为整数
float*p=（float*）cvGetSeqElem（圆，i）；
cv：：点中心（cvRound（p[0]），cvRound（p[1]）；
int radius=cvRound（p[2]）；
//画圆心
//CV圆（cc_img，center，3，CV_RGB（0255,0），-1,8,0）；
//画圆的轮廓
CV圆（cc_img，中心，半径+1，CV_RGB（0,0255），2,8,0）；
//printf（“x:%d y:%d r:%d\n”，中心x，中心y，半径）；
}   
CvMemStorage*mem；
mem=cvCreateMemStorage（0）；
CvSeq*等高线=0；
CVT颜色（cc_img、灰色、CV_bgr2灰色）；
//使用以下任一选项：
int n=cvFindContours（灰色、mem和等高线、尺寸（CvContour）、CV_RETR_CCOMP、CV_CHAIN_近似值、cvPoint（0,0））；
//或者这个：
//int n=cvFindContours（灰色、mem和等高线、sizeof（CvContour）、CV_RETR_列表、CV_链约简单、cvPoint（0,0））；
对于（；轮廓！=0；轮廓=轮廓->h_下一步）
{
ext_color=CV_RGB（rand（）&255，rand（）&255，rand（）&255）；//随机为不同的轮廓着色
cvDrawContours（cc_img，contours，ext_color，CV_RGB（0,0,0），-1，CV_填充，8，cvPoint（0,0））；
}
cvSaveImage（“out.png”，cc_img）；

---

从你的“之后”图像中，你可以使用修改后的hough变换（）来检测图像中的圆，它应该会给你合理的结果感谢你的建议，但我发现它会侵蚀图像，使轮廓分离，从而使硬币看起来不再像圆。失去一点圆的精确性是可以的，但总的来说，我希望尽可能多地保留它。OpenCV书中也建议使用这种方法在显微镜图像上分离细胞。谢谢你的回复，我在第一篇文章中没有提到的是，保留每枚硬币的大小很重要，因为这个项目的目的是根据硬币的大小来确定每枚硬币的价值。我会看看我是否可以调整它的准确性。再次感谢