Python 图像的Canny操作

我希望在下图中（使用Python）：

1.）找到骨骼的轮廓（只有侧面可以）

2.）识别并绘制所有轮廓

它可能看起来像这样：

更好的轮廓甚至更好。我不完全确定我如何解决这个问题

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图像的渐变是：

您应该首先使用

cv2应用阈值。阈值

要从您不想要的对象中清除图像，请尝试不同的强度值以捕捉边界，然后使用

cv2.morphologyEx

对图像进行一些形态学操作，如

打开

和

关闭

，对图像进行一点清理，填充，最后应用

cv2.findContours

和

cv2.drawContours

，以获得骨骼轮廓的最终图像

检查上面的命令 你们会在stackoverflow和internet上找到非常好的例子，试着使你们的代码适应这些例子。

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希望这对您有很大帮助。

您应该首先使用cv2应用阈值。阈值要从不想要的对象中清除图像，请尝试不同的强度值以捕捉边界，然后使用

cv2.morphologyEx

对图像进行一些形态学操作，如

打开

和

关闭

，对图像进行一点清理，填充，最后应用

cv2.findContours

和

cv2.drawContours

，以获得骨骼轮廓的最终图像

检查上面的命令 你们会在stackoverflow和internet上找到非常好的例子，试着使你们的代码适应这些例子。

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希望这对您有帮助。

解决这一问题的初始方法是使用正确的阈值进行精明的边缘检测，然后找到轮廓

import cv2

# Load the image
img = cv2.imread("/home/tribta/Desktop/feet.png")

# Find the contours
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(img,60,200)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

hierarchy = hierarchy[0] # get the actual inner list of hierarchy descriptions

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

# Finally show the image
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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然后，您可以添加一些生物医学处理标准来区分不同的轮廓，并验证它是否真的是一块骨骼。

实现这一点的初始方法是使用正确的阈值进行canny边缘检测，然后找到轮廓

import cv2

# Load the image
img = cv2.imread("/home/tribta/Desktop/feet.png")

# Find the contours
imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(img,60,200)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

hierarchy = hierarchy[0] # get the actual inner list of hierarchy descriptions

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

# Finally show the image
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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然后，您可以添加一些生物医学处理标准来区分不同的轮廓，并验证它是否真的是一块骨骼。

您已经尝试过什么？OpenCV的主要工作流程是过滤图像，直到你有一个具有明确特征的图像，之后识别就会容易得多。有没有办法，我可以用这个来获得轮廓？@JesuKiranSpurgen有很多方法可以获得轮廓，困难在于你如何区分骨骼轮廓和皮肤轮廓？也许你可以排除外部轮廓，对吗？既然骨头总是在身体里？@Joãcaratucho是的，这是正确的。我所面临的问题是提出一个逻辑来绘制骨骼轮廓（显示为黄线）。例如，对于第一块骨骼，如果我想找到两条等高线之间的垂直距离。。我如何让python脚本识别这两条等高线？您已经尝试了什么？OpenCV的主要工作流程是过滤图像，直到你有一个具有明确特征的图像，之后识别就会容易得多。有没有办法，我可以用这个来获得轮廓？@JesuKiranSpurgen有很多方法可以获得轮廓，困难在于你如何区分骨骼轮廓和皮肤轮廓？也许你可以排除外部轮廓，对吗？既然骨头总是在身体里？@Joãcaratucho是的，这是正确的。我所面临的问题是提出一个逻辑来绘制骨骼轮廓（显示为黄线）。例如，对于第一块骨骼，如果我想找到两条等高线之间的垂直距离。。如何让python脚本识别这两条等高线？谢谢！但是你能建议我是否能得到图中所示的轮廓（黄色）。因为，我想找到两条等高线之间的垂直距离。非常感谢，哦，我可以推荐您使用[skeletonize]（）在该页面中有一个很好的例子，使用中轴，然后使用分割来提取骨骼片段，应用一些

标签
和
区域属性
来获得每个片段并绘制边界框的列。另一个可能的解决方案是应用Hough线变换，可能有点繁琐，但肯定会给你很好的结果检查这个谢谢！但是你能建议我是否能得到图中所示的轮廓（黄色）。因为，我想找到两条等高线之间的垂直距离。非常感谢，哦，我可以推荐您使用[skeletonize]（）在该页面中有一个很好的例子，使用中轴，然后使用分割来提取骨骼片段，应用一些
标签
和
区域属性
来获得每个片段并绘制边界框的列。另一个可能的解决方案是应用Hough线变换，这可能有点繁琐，但肯定会给您带来好的结果检查此项