C++和Python之间的轮廓差异

Question

C++和Python之间的轮廓差异

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我目前正在使用OpenCV来检测形状的简单轮廓。起初，我使用了C++，一切都很顺利。现在，我试图使用Python来完成相同的任务，因为我需要在网上使用它，但是轮廓检测似乎不太好用。

这是我的C++代码：

_src = cv::imread(_imagePath);
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(_src, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::Mat bw;
cv::Canny(gray, bw, 0, 50, 5);
cv::findContours(bw.clone(), allCountours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

正如您所看到的，这非常简单，在Python中相同的代码是：

self._src = cv2.imread(self._imagePath)
gray = cv2.cvtColor(self._src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
bw = cv2.Canny(gray, 0, 50, 5)
allCountours, hierarchy = cv2.findContours(bw.copy(), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

为了展示结果，我在不同的轮廓上使用了随机颜色的drawcontours： enter image description here

如您所见，在c++中每个形状轮廓都被正确检测出来，尽管不是完美的，而在Python中我有更多的轮廓。每次一条线断开一点，就会检测到一个新的轮廓。有什么办法可以解决这个问题吗？谢谢！

- AdNB

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我想祝贺你。这是我长时间以来看到的最好的OpenCV问题。继续保持！ - Aurelius

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我嗅到了一个bug，你可能需要上传你的测试图片。如果有其他人用Python（我只用C++）可以验证它，那么你应该把它带到OpenCV论坛上。 - Sebastian Schmitz

为什么不在这里提交问题：http://code.opencv.org/projects/opencv/issues - marol

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差异可能是findContours中的错误，但也可能是之前发生的错误导致的。Canny、cvtContours甚至imread都可能是罪魁祸首。请验证在C++和Python中_src、gray和bw是否相同（您可以使用一些简单的函数，如sum()进行健全性检查）。 - Michael Burdinov

@MichaelBurdinov，我刚做了一个快速的检查。在应用Canny之后，sum()返回不同的结果。这可能是罪魁祸首。 - Aurelius

@MichaelBurdinov _src和gray是相同的，但bw不同，所以我认为Canny算子是两个结果之间差异的原因。如果可以帮助的话，这就是我正在尝试解释的图像：http://hpics.li/2cb0ca3（我之前发布的部分仅为顶部）。值得一提的是，我想获取形状，理想情况下只获取每个形状的角落，以便我可以在3D编辑器中自动绘制地面图。 - AdNB

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Adam Kosiorek · Accepted Answer

C++函数签名如下:

void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false )

Python的函数签名如下: cv.Canny(image, edges, threshold1, threshold2, aperture_size=3) → None 从上面可以看出，Python中没有最后一个参数。可能情况是它被设置为true。你可以尝试一下吗？