Python 获取图像中矩形的计数

我有一个像下面这样的图像，我想确定图像中矩形的数量。如果他们被填满了，我知道怎么做

contours = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if imutils.is_cv2() else contours[1]
print len(contours)

但如果矩形为空，则此操作无效

我也不知道如何填充图像中的矩形。如果使用OpenCV绘制轮廓，我知道如何填充轮廓，但我不知道如何填充图像中已经存在的空矩形

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假设您尝试过形状检测器、线条检测等，但没有成功，这是解决此问题的另一种方法

如果这是灰度PNG图像，可以使用颜色分割来实现这一点。 我会这样处理：

count = 0
For each pixel in the image:
    if color(pixel) == white /*255*/
        count++
        floodfill using this pixel as a seed pixel and target color as count

no_of_rectangles = count - 1 /* subtract 1 since the background will be colored too*/

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这假设矩形有连续的线条，否则泛洪填充将泄漏到其他矩形。

假设您尝试了形状检测器、线条检测等，但未成功，这里是解决此问题的另一种方法

如果这是灰度PNG图像，可以使用颜色分割来实现这一点。 我会这样处理：

count = 0
For each pixel in the image:
    if color(pixel) == white /*255*/
        count++
        floodfill using this pixel as a seed pixel and target color as count

no_of_rectangles = count - 1 /* subtract 1 since the background will be colored too*/

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这假设矩形具有连续的线条，否则泛光填充将泄漏到其他矩形中。

如果您发现外部轮廓（RETR_EXTERNAL），填充与否不应产生差异。下面的代码将为您提供数字3。

请注意，如果使用RETR_TREE作为findContours（）中的第二个参数，将获得所有6个轮廓，包括内部轮廓。

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显然，这假设图像只包含矩形，而不区分不同的形状。

如果您找到外部轮廓（外部轮廓），填充与否不应产生差异。下面的代码将为您提供数字3。

请注意，如果使用RETR_TREE作为findContours（）中的第二个参数，将获得所有6个轮廓，包括内部轮廓。

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显然，这假设图像只包含矩形，而不区分不同的形状。

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