怎么把相邻距离小于5的contours合并成一个大的矩形contours,面积小于5的contours去掉
时间: 2024-06-10 08:10:58 浏览: 9
可以使用OpenCV中的cv2.findContours函数来找到所有的contours,并使用cv2.contourArea函数计算每个contour的面积。然后可以使用循环遍历所有的contours并进行合并和删除。
以下是可能的代码实现:
```python
import cv2
# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找所有的contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 循环遍历所有的contours
for i in range(len(contours)):
# 计算当前contour的面积
area = cv2.contourArea(contours[i])
# 如果面积小于5,则删除该contour
if area < 5:
contours.pop(i)
continue
# 查找相邻的contours
for j in range(i+1, len(contours)):
# 如果相邻的contour之间的距离小于5,则合并它们
if cv2.pointPolygonTest(contours[j], tuple(contours[i][0][0]), False) < 5:
contours[i] = cv2.convexHull(np.concatenate((contours[i], contours[j])))
contours.pop(j)
# 绘制所有的contours
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,合并相邻的contours时,使用了cv2.pointPolygonTest函数来计算contour之间的距离。这个函数将返回给定点到contour的最短距离,如果该距离小于0,则表示该点在contour内部,如果该距离等于0,则表示该点在contour上,如果该距离大于0,则表示该点在contour外部。因此,当计算两个contour之间的距离时,可以将一个contour的任意一个点作为输入点来计算。