如何正确使用cv2.pointPolyginTest()和cv2.findcontours()?

Question

我希望使用cv2.pointPolygonTest来检查点是否位于轮廓内或外，但我无法弄清楚为什么它不起作用。

这是我获取轮廓的方式：

img_name = a295121c-f893-43f5-8d00-6bfddbc19658.jpg"
im = cv2.imread(img_name)
im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(im_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)

这就是我检查点是否在检测到的对象内部或外部的方法。

    x1 = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (x, y), False)

在这个阈值图像上它工作得很好：

当(x,y)在物体内部时，x1会被正确计算。

np.shape(contours)等于(1, 241, 1, 2)

然而，在这张图片上：

所有点都被计算为外部。

np.shape(contours)等于(11,)

我想我没有正确使用轮廓，但我无法确定应该传递哪个轮廓维度给cv2.pointPolygonTest()。

- Leopoldo

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通常更容易在黑色初始化的二进制掩模上绘制白色填充轮廓（drawContours），然后每个点都具有值0（轮廓外）或255（轮廓内）。 - Miki

Answer 1

我想知道你测试点的代码是否只有这些：

我想知道您测试点的代码是否只有这些：

 x1 = cv2.pointPolygonTest(contours[0], (x, y), False)

在这段代码中，该函数仅测试第一个轮廓。在第二个图像中可能存在多个轮廓，请尝试使用循环。

- kcc__