如何检测图像中的不规则形状并为其内部增值？

Question

有两种图像，一种是有价值的原始图像，另一种叫形状图像，形状不规则。我想检测形状，并向img值添加不同的值，对应于形状img。形状不会互相相交。 我已经浏览了多个lib，包括opencv2，但是发现很难实现这个目标。有人能帮忙吗？谢谢。你知道吗

可能形状图像

我希望从外到内交替添加+1/-1

Answer 1

要检测形状，可以使用^{}和cv2.RETR_TREE标志。为了确定内部轮廓，我们可以使用层次结构对每个内层进行过滤。这里有一个关于contour hierarchy的好教程。本质上，我们遍历每一层并交替标记每个轮廓（-1或1）。要添加标签，可以使用^{}。您可能需要根据所使用的图像更改标签的偏移量。你知道吗

结果是这样的

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import cv2

image = cv2.imread('1.png')

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray,120, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cnts, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

label = '1'
count = 0

# Get inner list of hierarchy
for layer in zip(cnts, h[0]):
    contour = layer[0]
    hierarchy = layer[1]

    # If we find new contour (not inner) reset label
    if hierarchy[1] >= 0:
        label = '1'
    # Ensure that we only have outer contour
    if count % 2 == 0:
        cv2.drawContours(image, [contour], -1, (36, 255, 12), 2)
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.putText(image, label, (x +50,y+ 70), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (36,255,12), 3)
        label = str(int(label) * -1)

    count += 1

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()