如何使用Python和openCV合并同一对象的轮廓？

我使用了名为cv2.findContours（）的函数来绘制轮廓，但是有些地方无法识别，这使得轮廓不连续。这是我的代码和结果。 非常感谢如果有人能教我如何合并同一物体的轮廓

import numpy as np
import os
import cv2

image = cv2.imread("/home/rafael/Desktop/2.jpg")
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower = np.array([50, 10, 10])
upper = np.array([120, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
res = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
d_im = cv2.dilate(mask, kernel, iterations = 1)
e_im = cv2.erode(d_im, kernel, iterations = 1)
src, contours, hierarchy = cv2.findContours(e_im, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
temp = []
tmp = []
num = 0
for i in range(len(contours)):
    if len(contours[i]) < 35:
        temp.append(i)
for i in temp:
    del contours[i - num]
    num = num + 1
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite('/home/rafael/Desktop/13.jpg', image)

将numpy导入为np
导入操作系统
进口cv2
image=cv2.imread（“/home/rafael/Desktop/2.jpg”）
hsv=cv2.cvt颜色（图像，cv2.COLOR\u BGR2HSV）
lower=np.数组（[50,10,10]）
upper=np.array（[120255255]）
遮罩=cv2.inRange（hsv，下部，上部）
res=cv2.按位_和（图像，图像，掩码=掩码）
内核=np.one（（5，5），np.uint8）
d_im=cv2.deflate（掩码、内核、迭代次数=1）
e_im=cv2.腐蚀（d_im，内核，迭代次数=1）
src、等高线、层次=cv2.找到的轮廓（e_im、cv2.RETR_外部、cv2.链约无）
温度=[]
tmp=[]
num=0
对于范围内的i（透镜（轮廓））：
如果len（等高线[i]）<35：
临时附加（i）
对于临时工：
del等高线[i-num]
num=num+1
cv2.绘制等高线（图像，等高线，-1，（0,0,255），2）
imwrite（'/home/rafael/Desktop/13.jpg'，image）

结果

全貌

---

在查找对象之前，请检查您的过程中，图像是否包含完整对象。使用形态学操作时，您可能会遗漏对象中的某些部分。如果您真的希望有人仔细查看您的问题，您可能需要附加实际的输入图像：）@HowardGENG我已附加了完整图像，谢谢您的建议。如果您事先增加对比度，也许可以？还是应用阈值？@Gowthaman是的，你是对的，事实上我发现当我将原始图像更改为二值图像时，某些部分丢失了，但是更改阈值可能无助于解决问题，那么你能告诉我如何检查和解决它吗？