Python 2.7 使用OpenCV查找连接的组件

我正在尝试使用python OpenCV查找并分离边缘检测图像中的所有边缘。边缘可以是轮廓的形式，但它们不必是轮廓。我只想把所有连接的边和像素组合在一起。因此，从技术上讲，算法在程序上可能是这样的：

对于每个边缘像素，找到一个相邻的（连接的）边缘像素并将其添加到图像的当前细分中，直到再也找不到为止

然后移动到下一个未选中的边缘像素，开始新的细分，然后再次执行1）

我查看了

cv.findContours

，但结果并不令人满意，可能是因为它是用于轮廓（封闭边）而不是自由端的。结果如下：

检测到原始边缘：

轮廓处理后：

我原以为这五条边都会被分成自己的图像细分，但显然cv2.findContours函数会将其中两条边进一步细分为我不想要的细分

以下是我用来保存这两幅图像的代码：

    def contourForming(imgData):
      cv2.imshow('Edge', imgData)
      cv2.imwrite('EdgeOriginal.png', imgData)
      contours = cv2.findContours(imgData, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
      cv2.imshow('Contours', imgData)
      cv2.imwrite('AfterFindContour.png', imgData)
      cv2.waitKey(0)
      pass

然而，我的实现有一些限制。我必须使用Python2.7和OpenCV2。除此之外，我不能使用任何其他版本或语言。我之所以这么说是因为我知道OpenCV 2有一个使用C++的连接组件函数。我本可以使用它，但问题是，由于某些限制，我无法使用它

那么，你知道我应该如何处理这个问题吗？

使用是正确的方法，你只是做错了

仔细查看文档：

注意：此函数修改源图像

您的“轮廓处理后”图像实际上是来自

findContours

的垃圾结果。因此，如果您希望在调用

findContours

后原始图像保持完整，通常的做法是将克隆图像传递给函数

findContours

的有意义的结果是在

等高线中。您需要使用
绘制轮廓
，通常在新图像上绘制轮廓

这是我得到的结果：


以下C++代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // Load the grayscale image
    Mat1b img = imread("path_to_image", IMREAD_GRAYSCALE);

    // Prepare the result image, 3 channel, same size as img, all black
    Mat3b res(img.rows, img.cols, Vec3b(0,0,0));

    // Call findContours
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(img.clone(), contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    // Draw each contour with a random color
    for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
    {
        drawContours(res, contours, i, Scalar(rand() & 255, rand() & 255, rand() & 255));
    }

    // Show results
    imshow("Result", res);
    waitKey();

    return 0;
}

#包括
使用名称空间cv；
int main（int argc，字符**argv）
{
//加载灰度图像
Mat1b img=imread（“路径到图像”，imread\U灰度）；
//准备结果图像，3通道，与img尺寸相同，全黑
Mat3b res（img.rows，img.cols，Vec3b（0,0,0））；
//呼叫发现者
矢量等值线；
findContours（img.clone（）、轮廓、外部修复、链近似无）；
//用随机颜色绘制每个轮廓
对于（int i=0；i

移植到Python应该相当容易（很抱歉，我不能给您Python代码，因为我无法测试它）。您还可以查看特定的，以检查如何正确使用
findContours
和
drawContours
您可以在提取轮廓之前尝试cv:：放大边缘，但这可能会改变结果！我想现在可以了。我不知道您提供的opencv3.0.0文档（）也适用于opencv2.7。