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使用Python OpenCV查找图像中的极端外部点

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使用Python OpenCV查找图像中的极端外部点,python,image,opencv,image-processing,computer-vision,Python,Image,Opencv,Image Processing,Computer Vision,我有一尊雕像的图像 我在试着找到雕像的顶部、底部、左侧和右侧。有没有办法测量每一面的边缘来确定雕像最外面的点？我想得到两边的（x，y）坐标。我尝试使用cv2.findContours（）和cv2.drawContours（）来获得雕像的轮廓 import cv2 img = cv2.imread('statue.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) contours = cv2.findContours(gray, cv2.

我有一尊雕像的图像

我在试着找到雕像的顶部、底部、左侧和右侧。有没有办法测量每一面的边缘来确定雕像最外面的点？我想得到两边的
（x，y）
坐标。我尝试使用
cv2.findContours（）
和
cv2.drawContours（）
来获得雕像的轮廓

import cv2

img = cv2.imread('statue.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

contours = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 200, 0), 3)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
以下是一种可能的方法：

  • 将图像转换为和
  • 获取二值图像
  • 获取外部坐标
在转换为灰度和模糊图像后，我们对图像进行阈值处理，得到一幅二值图像

现在我们使用
cv2.findContours（）
查找轮廓。由于OpenCV使用Numpy数组对图像进行编码，因此轮廓只是
（x，y）
坐标的Numpy数组。我们可以对Numpy数组进行切片，然后使用或来确定外部的左、右、上、下坐标，如下所示

left = tuple(c[c[:, :, 0].argmin()][0])
right = tuple(c[c[:, :, 0].argmax()][0])
top = tuple(c[c[:, :, 1].argmin()][0])
bottom = tuple(c[c[:, :, 1].argmax()][0])
这是结果

左：（162527）

右：（463467）

顶部：（250，8）

底部：（381580）

这里有一个可能的改进，大部分代码都来自于此，这也是使用的主要思想。所以，请先看看这个答案

由于我们已经有了来自的二值化图像，因此输入图像的（白色）背景设置为零，因此我们可以使用的功能“计算点集的右上边界矩形或灰度图像的非零像素”。该方法返回一个元组
（x，y，w，h）
，其中
（x，y）
为边界矩形的左上点以及宽度
w
和高度
h
。从那里，可以使用
thresh
图像对应切片上的
np.argmax
轻松获得所述点
left
、
right
等

下面是完整的代码：

导入cv2
将numpy作为np导入
image=cv2.imread（'images/dMXjY.png'）
模糊=cv2.高斯模糊（图像，（3,3），0）
灰色=cv2.CVT颜色（模糊，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
thresh=cv2.阈值（灰色，220255，cv2.thresh\u二进制\u INV）[1]
x、 y，w，h=cv2.boundingRect（thresh）#替换代码
# 
左=（x，np.argmax（thresh[：，x]）#
右=（x+w-1，np.argmax（thresh[：，x+w-1]）#
top=（np.argmax（thresh[y，：]），y）#
底部=（np.argmax（thresh[y+h-1，：]），y+h-1）#
cv2.圆（图，左，8，（0，50，255），-1）
cv2.圆（图，右，8，（0，255，255），-1）
cv2.圆（图像，顶部，8，（255，50，0），-1）
cv2.圆（图像，底部，8，（255，255，0），-1）
打印（'左：{}'。格式（左））
打印（'右：{}'。格式（右））
打印（'top:{}'。格式（top））
打印（'bottom:{}'。格式（bottom））
cv2.imshow（'thresh'，thresh）
cv2.imshow（“图像”，图像）
cv2.waitKey（）
图像输出看起来与nathancy的答案类似

然而，其中一个结果有点不同：

左：（162527）

右：（463461）（代替（463467））

顶部：（250，8）

底部：（381580）

如果我们仔细查看
thresh
图像，我们将看到
463
第列中
461范围内的所有像素。。。467
的值为
255
。所以，对于右边缘，没有唯一的极值

nathancy方法中的等高线
c
将两个点
（463467）
和
（463461）
按顺序保存，这样
np.argmax
将首先找到
（463467）
。在我的方法中，从
0
到
（图像高度）
检查
463
-th列，这样
np.argmax
将首先找到
（463461）

在我看来，这两个点（甚至中间的所有其他点）都是合适的结果，因为在处理多个极值点时没有额外的约束

使用
cv2.boundingRect
可以保存两行代码，而且执行速度更快，至少根据使用
timeit
的一些简短测试

披露：同样，大部分代码和主要思想都来自。

您不需要像
FindContentours这样昂贵的代码。您只需从外到内的4个面逐行扫描图像，直到找到第一个非白色像素

从左侧开始从左上到左下扫描。如果没有找到白色像素，请向右移动1个像素，然后再次从上到下移动。一旦找到非白色像素，这就是您的
左侧


对所有方面都做同样的操作。
与其检查每个元素（并对每个像素使用
if
语句暂停CPU），不如将每个列中的所有元素相加。它们的值应该是600*255，如果它们都是白色，则为153000。那么，找出其中153000减去列总数是非零的。第一个和最后一个是雕像的顶部和底部


import cv2

img = cv2.imread('statue.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

contours = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 200, 0), 3)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()


然后在各行中重复，以找到左右极值


import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('statue.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
sz=thresh.shape
top=divmod(np.flatnonzero(thresh)[0], sz[0])[::-1]
botton=divmod(np.flatnonzero(thresh)[-1], sz[0])[::-1]
thresh=thresh.T
left=divmod(np.flatnonzero(thresh)[0], sz[1])
right=divmod(np.flatnonzero(thresh)[-1], sz[1])
print(left, right, top, botton, sep='\n')


因此，从灰度图像开始，沿着每一行计算像素总数：


import numpy as np

# Total up all the elements in each column
colsums = np.sum(gray, axis=0)


现在，每列的总和如下所示：


array([153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 152991, 153000, 152976, 152920,
       152931, 152885, 151600, 148818, 147448, 146802, 146568, 146367,
       146179, 145888, 145685, 145366, 145224, 145066, 144745, 144627,
       144511, 144698, 144410, 144329, 144162, 143970, 143742, 143381,
       141860, 139357, 135358, 133171, 131138, 129246, 128410, 127866,
       127563, 127223, 126475, 125614, 125137, 124848, 122906, 121653,
       119278, 115548, 114473, 113800, 113486, 112655, 112505, 112670,
       111845, 111124, 110378, 110315, 109996, 109693, 109649, 109411,
       110626, 110628, 112247, 112348, 111865, 111571, 110601, 108308,
       107213, 106768, 105546, 103971, 103209, 101866, 100215,  98964,
        98559,  97008,  94981,  94513,  92490,  91555,  91491,  90072,
        88642,  87210,  86960,  86834,  85759,  84496,  83237,  81911,
        80249,  78942,  77715,  76918,  75746,  75826,  75443,  75087,
        75156,  75432,  75730,  75699,  77028,  77825,  76813,  76718,
        75958,  75207,  74216,  73042,  72527,  72043,  71819,  71384,
        70693,  69922,  69537,  69685,  69688,  69876,  69552,  68937,
        68496,  67942,  67820,  67626,  67627,  68113,  68426,  67894,
        67868,  67365,  66191,  65334,  65752,  66438,  66285,  66565,
        67616,  69090,  69386,  69928,  70470,  70318,  70228,  71028,
        71197,  71827,  71712,  71312,  72013,  72878,  73398,  74038,
        75017,  76270,  76087,  75317,  75210,  75497,  75099,  75620,
        75059,  75008,  74146,  73531,  73556,  73927,  75395,  77235,
        77094,  77229,  77463,  77808,  77538,  77104,  76816,  76500,
        76310,  76331,  76889,  76293,  75626,  74966,  74871,  74950,
        74931,  74852,  74885,  75077,  75576,  76104,  76208,  75387,
        74971,  75878,  76311,  76566,  77014,  77205,  77231,  77456,
        77983,  78379,  78793,  78963,  79154,  79710,  80777,  82547,
        85164,  88944,  91269,  92438,  93646,  94836,  96071,  97918,
       100244, 102011, 103553, 104624, 104961, 105354, 105646, 105866,
       106367, 106361, 106461, 106659, 106933, 107055, 106903, 107028,
       107080, 107404, 107631, 108022, 108194, 108261, 108519, 109023,
       109349, 109873, 110373, 110919, 111796, 112587, 113219, 114143,
       115161, 115733, 116531, 117615, 118338, 119414, 120492, 121332,
       122387, 123824, 124938, 126113, 127465, 128857, 130411, 131869,
       133016, 133585, 134442, 135772, 136440, 136828, 137200, 137418,
       137705, 137976, 138167, 138481, 138788, 138937, 139194, 139357,
       139375, 139583, 139924, 140201, 140716, 140971, 141285, 141680,
       141837, 141975, 142260, 142567, 142774, 143154, 143533, 143853,
       144521, 145182, 145832, 147978, 149006, 150026, 151535, 152753,
       152922, 152960, 152990, 152991, 153000, 152995, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000],
      dtype=uint64)



(array([156, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169,
        170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182,
        183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195,
        196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208,
        209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221,
        222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234,
        235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247,
        248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 257, 258, 259, 260,
        261, 262, 263, 264, 265, 266, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 273,
        274, 275, 276, 277, 278, 279, 280, 281, 282, 283, 284, 285, 286,
        287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 295, 296, 297, 298, 299,
        300, 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308, 309, 310, 311, 312,
        313, 314, 315, 316, 317, 318, 319, 320, 321, 322, 323, 324, 325,
        326, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 333, 334, 335, 336, 337, 338,
        339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349, 350, 351,
        352, 353, 354, 355, 356, 357, 358, 359, 360, 361, 362, 363, 364,
        365, 366, 367, 368, 369, 370, 371, 372, 373, 374, 375, 376, 377,
        378, 379, 380, 381, 382, 383, 384, 385, 386, 387, 388, 389, 390,
        391, 392, 393, 394, 395, 396, 397, 398, 399, 400, 401, 402, 403,
        404, 405, 406, 407, 408, 409, 410, 411, 412, 413, 414, 415, 416,
        417, 418, 419, 420, 421, 422, 423, 424, 425, 426, 427, 428, 429,
        430, 431, 432, 433, 434, 435, 436, 437, 438, 439, 440, 441, 442,
        443, 444, 445, 446, 447, 448, 449, 450, 451, 452, 453, 454, 455,
        456, 457, 458, 459, 460, 461, 462, 463, 464, 465, 466, 467, 469]),)


现在找出那些列的总和不等于153000的地方：


np.nonzero(153000-colsums)                                                                 


看起来是这样的：


array([153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
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       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
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       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
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       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 152991, 153000, 152976, 152920,
       152931, 152885, 151600, 148818, 147448, 146802, 146568, 146367,
       146179, 145888, 145685, 145366, 145224, 145066, 144745, 144627,
       144511, 144698, 144410, 144329, 144162, 143970, 143742, 143381,
       141860, 139357, 135358, 133171, 131138, 129246, 128410, 127866,
       127563, 127223, 126475, 125614, 125137, 124848, 122906, 121653,
       119278, 115548, 114473, 113800, 113486, 112655, 112505, 112670,
       111845, 111124, 110378, 110315, 109996, 109693, 109649, 109411,
       110626, 110628, 112247, 112348, 111865, 111571, 110601, 108308,
       107213, 106768, 105546, 103971, 103209, 101866, 100215,  98964,
        98559,  97008,  94981,  94513,  92490,  91555,  91491,  90072,
        88642,  87210,  86960,  86834,  85759,  84496,  83237,  81911,
        80249,  78942,  77715,  76918,  75746,  75826,  75443,  75087,
        75156,  75432,  75730,  75699,  77028,  77825,  76813,  76718,
        75958,  75207,  74216,  73042,  72527,  72043,  71819,  71384,
        70693,  69922,  69537,  69685,  69688,  69876,  69552,  68937,
        68496,  67942,  67820,  67626,  67627,  68113,  68426,  67894,
        67868,  67365,  66191,  65334,  65752,  66438,  66285,  66565,
        67616,  69090,  69386,  69928,  70470,  70318,  70228,  71028,
        71197,  71827,  71712,  71312,  72013,  72878,  73398,  74038,
        75017,  76270,  76087,  75317,  75210,  75497,  75099,  75620,
        75059,  75008,  74146,  73531,  73556,  73927,  75395,  77235,
        77094,  77229,  77463,  77808,  77538,  77104,  76816,  76500,
        76310,  76331,  76889,  76293,  75626,  74966,  74871,  74950,
        74931,  74852,  74885,  75077,  75576,  76104,  76208,  75387,
        74971,  75878,  76311,  76566,  77014,  77205,  77231,  77456,
        77983,  78379,  78793,  78963,  79154,  79710,  80777,  82547,
        85164,  88944,  91269,  92438,  93646,  94836,  96071,  97918,
       100244, 102011, 103553, 104624, 104961, 105354, 105646, 105866,
       106367, 106361, 106461, 106659, 106933, 107055, 106903, 107028,
       107080, 107404, 107631, 108022, 108194, 108261, 108519, 109023,
       109349, 109873, 110373, 110919, 111796, 112587, 113219, 114143,
       115161, 115733, 116531, 117615, 118338, 119414, 120492, 121332,
       122387, 123824, 124938, 126113, 127465, 128857, 130411, 131869,
       133016, 133585, 134442, 135772, 136440, 136828, 137200, 137418,
       137705, 137976, 138167, 138481, 138788, 138937, 139194, 139357,
       139375, 139583, 139924, 140201, 140716, 140971, 141285, 141680,
       141837, 141975, 142260, 142567, 142774, 143154, 143533, 143853,
       144521, 145182, 145832, 147978, 149006, 150026, 151535, 152753,
       152922, 152960, 152990, 152991, 153000, 152995, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000,
       153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000, 153000],
      dtype=uint64)



(array([156, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 168, 169,
        170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182,
        183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195,
        196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208,
        209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221,
        222, 223, 224, 225, 226, 227, 228, 229, 230, 231, 232, 233, 234,
        235, 236, 237, 238, 239, 240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247,
        248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 257, 258, 259, 260,
        261, 262, 263, 264, 265, 266, 267, 268, 269, 270, 271, 272, 273,
        274, 275, 276, 277, 278, 279, 280, 281, 282, 283, 284, 285, 286,
        287, 288, 289, 290, 291, 292, 293, 294, 295, 296, 297, 298, 299,
        300, 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308, 309, 310, 311, 312,
        313, 314, 315, 316, 317, 318, 319, 320, 321, 322, 323, 324, 325,
        326, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 333, 334, 335, 336, 337, 338,
        339, 340, 341, 342, 343, 344, 345, 346, 347, 348, 349, 350, 351,
        352, 353, 354, 355, 356, 357, 358, 359, 360, 361, 362, 363, 364,
        365, 366, 367, 368, 369, 370, 371, 372, 373, 374, 375, 376, 377,
        378, 379, 380, 381, 382, 383, 384, 385, 386, 387, 388, 389, 390,
        391, 392, 393, 394, 395, 396, 397, 398, 399, 400, 401, 402, 403,
        404, 405, 406, 407, 408, 409, 410, 411, 412, 413, 414, 415, 416,
        417, 418, 419, 420, 421, 422, 423, 424, 425, 426, 427, 428, 429,
        430, 431, 432, 433, 434, 435, 436, 437, 438, 439, 440, 441, 442,
        443, 444, 445, 446, 447, 448, 449, 450, 451, 452, 453, 454, 455,
        456, 457, 458, 459, 460, 461, 462, 463, 464, 465, 466, 467, 469]),)


因此，不完全由白色像素组成的顶行是第156行（第一个条目），不完全由白色像素组成的底行是第469行（最后一个条目）

现在，在另一个轴（轴=1）上求和，并再次执行相同的操作以获得左右极值。
由于也适用于灰度图像，并且您已经有了二值化（阈值）图像，您还可以使用
x，y，w，h=cv2.boundingRect（thresh）
，并计算
左
，
右
，然后使用
np.argmax
使用您的方法。我修改了你的密码

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('statue.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
sz=thresh.shape
top=divmod(np.flatnonzero(thresh)[0], sz[0])[::-1]
botton=divmod(np.flatnonzero(thresh)[-1], sz[0])[::-1]
thresh=thresh.T
left=divmod(np.flatnonzero(thresh)[0], sz[1])
right=divmod(np.flatnonzero(thresh)[-1], sz[1])
print(left, right, top, botton, sep='\n')