Python OpenCV尝试分割轮廓或在一个轮廓中查找两个最底点

我正在使用openCV（在Python上）并尝试执行一项简单的任务。我有这个人体轮廓，我需要在他的每个半身上找到最底部的点（所以，基本上，腿最底部的点。我在图片上把它们抬高了），我只是不知道怎么做

有没有办法把等高线一分为二？还是有更简单的方法

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谢谢

我会根据轮廓点的y坐标（首先是最低点）对轮廓点进行排序。以第一个点为例，假设它是一条腿最底部的点。现在浏览此序列中的其他点，并检查连接第一个点的线是否满足此条件：

• 至少（比如）50%的点不是轮廓的一部分
• 这条线本身至少有（比如）30像素长

接受第一个事实

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这应该会给你一个位于另一条腿上的点，并且是最底部的点。

首先，你要反转图像上的颜色，然后处理反转后的图像。您可以按照描述的方式来实现这一点

我刚刚编写了一些代码，似乎成功地检测到了反转图像上每条腿的底部。简而言之，我所做的是访问轮廓数组中的每个元素，并找到最大（出于某种原因）y值。从那里，很容易得到相关的x值，并在这些坐标处画圆。在绘制圆之前，可以使用阈值、平滑度等。注意：您需要指定反转图像的路径。下面是实现这一点的代码（它确实杂乱无章，我只是拼凑了这个AQAP，这样你就可以开始了）：

class test（）：
定义初始化（自）：
cv2.namedWindow（“w1”，cv.cv\u窗口\u自动调整大小）
cv2.createTrackbar（'Threshold'，'w1'，100225，self.passdef）
cv2.createTrackbar（'Smoothen'，'w1'，15,24，self.passdef）
cv2.createTrackbar（'Brightness'，'w1'，50，100，self.passdef）
cv2.createTrackbar（'Contrast'，'w1'，0100，self.passdef）
self.vid_轮廓_选择（）
def passdef（自我，x）：
通过
def视频轮廓选择（自）：
尽管如此：
self.t1=cv2.getTrackbarPos（'Threshold'，'w1'）
self.gb1=cv2.getTrackbarPos（'Smoothen'，'w1'）
bright=cv2.getTrackbarPos（'bright'，'w1'）
对比度=cv2.getTrackbarPos（'contrast'，'w1'）
c=浮动（对比度）/100
b=浮动（明亮）/100
im=cv2.imread（'/home/rm/invertida.png'）
aframe=numpy.asarray（im[：，：]）
g=cv.fromarray（一帧）
如果self.gb1！=0:
cv.光滑（g，g，cv.cv_GAUSSIAN，self.gb1,15）
g=numpy.asarray（g）
imgray=cv2.CVT颜色（g，cv2.COLOR\U BGR2GRAY）
ret，thresh=cv2.threshold（imgray，self.t1225，cv2.thresh#u二进制）#鼠标悬停在菌落上以查看val
threshbgr=cv2.CVT颜色（thresh，cv.cv_GRAY2BGR）
轮廓，层次=cv2.查找轮廓（阈值，cv.cv_RETR_外部，cv2.链_近似_简单）或cv_RETR_列表
self.ctrs=[]
对于等高线中的i：
如果cv2.contourArea（i）<150000且cv2.contourArea（i）>500：
self.ctrs.append（一）
ally=[]
对于self.ctrs中的i：
对于i中的q：
对于q中的p：
ally.append（p[1]）
ally.sort（）
米尼=盟友[-1]
miny2=miny
计数=-2
而miny2==miny:
miny2=盟友[计数]
计数-=1
对于self.ctrs中的i：
对于i中的q：
对于q中的p：
如果p[1]==miny：
科尔达=（p[0]，米尼）
如果p[1]==miny2：
cordb=（p[0]，miny2）
cv2.圆（threshbgr，corda，20，颜色=（0,0225），厚度=2）
cv2.圆（阈值bgr，cordb，20，颜色=（0,0225），厚度=2）
cv2.等高线图（threshbgr，自中心-1，（0225,0），2）
cv2.imshow（“w1”，阈值BGR）
c=cv2.等待键（5）
p=测试（）

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对格式设置表示歉意-您必须缩进下面的所有内容

class test（）

您是否可以尝试用cv2调用替换不推荐的cv api调用？（opencv3即将推出，它不允许您使用）我忘记了代码顶部的

import

语句（现在它们就在那里）。我正在将cv2导入为cv。这就是你的意思吗？不完全是（那种阴影是个坏主意）。e、 g.cv2.namedWindow vs.cv.namedWindow-仍然是一个令人大开眼界的问题吗？您认为“将cv2作为cv导入”将使用cv2 api，但事实并非如此

class test():
def __init__(self):
    cv2.namedWindow("w1", cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.createTrackbar('Threshold', 'w1', 100, 225, self.passdef)
    cv2.createTrackbar('Smoothen', 'w1', 15, 24, self.passdef)
    cv2.createTrackbar('Brightness', 'w1', 50, 100, self.passdef)
    cv2.createTrackbar('Contrast', 'w1', 0, 100, self.passdef)

    self.vid_contour_selection()


def passdef(self, x):
    pass        

def vid_contour_selection(self):


  while True:

      self.t1 = cv2.getTrackbarPos('Threshold', 'w1')
      self.gb1 = cv2.getTrackbarPos('Smoothen', 'w1')
      bright = cv2.getTrackbarPos('Brightness', 'w1')
      contrast = cv2.getTrackbarPos('Contrast', 'w1')
      c = float(contrast)/100
      b = float(bright)/100

      im = cv2.imread('/home/rm/invertida.png')
      aframe = numpy.asarray(im[:,:])

      g = cv.fromarray(aframe)

      if self.gb1 != 0:
          cv.Smooth(g, g ,cv.CV_GAUSSIAN, self.gb1,15 )
      g = numpy.asarray(g)

      imgray = cv2.cvtColor(g,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

      ret,thresh = cv2.threshold(imgray,self.t1,225, cv2.THRESH_BINARY) #mouseover colony to see val
      threshbgr = cv2.cvtColor(thresh, cv.CV_GRAY2BGR)
      contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv.CV_RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #or CV_RETR_LIST

      self.ctrs = []

      for i in contours:


          if cv2.contourArea(i) < 150000 and cv2.contourArea(i) >500:
              self.ctrs.append(i)


      ally = []


      for i in self.ctrs:

          for q in i:

              for p in q:

                  ally.append(p[1])

          ally.sort()

          miny = ally[-1]
          miny2 = miny
          count = -2
          while miny2 == miny:
              miny2  = ally[count]
              count -=1


      for i in self.ctrs:

          for q in i:


              for p in q:
                  if p[1] == miny:
                      corda = (p[0], miny)
                  if p[1] == miny2:
                      cordb = (p[0], miny2)


      cv2.circle(threshbgr, corda,20,color= (0,0,225),thickness= 2)
      cv2.circle(threshbgr, cordb,20,color= (0,0,225),thickness= 2)




      cv2.drawContours(threshbgr,self.ctrs,-1,(0,225,0),2)

      cv2.imshow("w1", threshbgr)
      c = cv2.waitKey(5)


p = test()