使用cv2.findContours的输出作为plt.contour的输入。

7 浏览
0 Comments

使用cv2.findContours的输出作为plt.contour的输入。

我有以下图片

enter image description here

我使用以下代码找到轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
contour = contours[0]

然后，我确定轮廓的中心

def find_center(contour: np.ndarray) -> tuple:
    M = cv2.moments(contour)
    x = int(M["m10"] / M["m00"])
    y = int(M["m01"] / M["m00"])
    return x, y

我想在一个网格中显示轮廓，其中中心表示原点/(0,0)点。所以，我将轮廓的每个xy点的中心相减。

接下来，我想使用这些新的坐标作为plt.contour的输入。

我需要创建一个网格

xs = new_contour[:,:,0].flatten()
ys = new_contour[:,:,1].flatten()
x = np.arange(int(min(xs)), int(max(xs)), 1) 
y = np.arange(int(min(ys)), int(max(ys)), 1) 
X, Y = np.meshgrid(x, y)

如何定义/处理Z，使输出开始看起来像这样：

enter image description here

编辑

如建议所示，我尝试使用patch.Polygon。

p = Polygon(np.reshape(new_contour, (-1, 2)), facecolor = 'k', closed=True)
fig, ax = plt.subplots()
ax.add_patch(p)
ax.set_xlim([-250, 250])
ax.set_ylim([-250, 250])
plt.show()

输出如下：

enter image description here

它开始看起来像这样，但仍然旋转。我不确定为什么。当我检查文档时，每个函数都使用xy坐标，所以不是这个问题。我做错了什么？

0

1 答案

0 Comments

问题的出现原因：

问题出现在使用cv2.findContours输出作为plt.contour输入时，由于OpenCV和Matplotlib的坐标系方向不同，导致绘图结果不符合预期。

解决方法：

为了解决这个问题，需要对坐标进行转换。根据代码中给出的例子，可以通过以下方式解决：

1. 首先，计算轮廓的中心点坐标(x, y)。通过cv2.moments函数计算轮廓的矩，然后利用中心矩计算中心点坐标。

2. 将每个轮廓点的x坐标减去中心点的x坐标，得到转换后的x坐标列表xs。

3. 将每个轮廓点的y坐标减去中心点的y坐标，并取相反数，得到转换后的y坐标列表ys。

4. 使用plt.plot函数绘制曲线，传入转换后的x坐标列表xs和y坐标列表ys作为输入。

5. 在绘制曲线之前，调用plt.grid函数添加网格线。

6. 最后调用plt.show函数显示绘图结果。

除了上述方法，如果需要绘制封闭的多边形，可以使用matplotlib的Polygon函数和patches模块。具体步骤如下：

1. 根据上述步骤计算中心点坐标(x, y)。

2. 使用Polygon函数创建多边形对象p，传入一个由转换后的轮廓点坐标组成的列表作为参数，设置closed参数为True。

3. 创建一个绘图对象fig和一个子图对象ax。

4. 在子图对象ax上调用add_patch方法，将多边形对象p添加到图形中。

5. 使用ax.set_xlim和ax.set_ylim方法设置x轴和y轴的范围，以确保多边形在图中显示完整。

6. 在绘制多边形之前，调用plt.grid函数添加网格线。

7. 最后调用plt.show函数显示绘图结果。

通过对OpenCV和Matplotlib的坐标系进行转换，可以解决使用cv2.findContours输出作为plt.contour输入时导致绘图结果不符合预期的问题。同时，根据需要绘制的图形类型选择合适的绘图函数和参数，以确保绘图结果符合预期。

0