如何获得图像中彩色物体的轮廓

如何解决如何获得图像中彩色物体的轮廓

我有这张图片，我想不出一种更好的方法来仅画出图像中的轮廓。该图像是分割后的结果，该图像是用scikit图像中的工具标记的，我试图画出（彩色的）轮廓以将其传递给原始图像。

有人知道OpenCV，Scikit-Image或PIL的一种很好的工具吗？

解决方法

我不知道我对您的问题的解释是否正确，但是您想对屏幕上所有彩色的半圆形物体进行轮廓绘制吗？

我要做的是使用opencv转换为灰色，然后对其设置阈值，然后使用它来查找和绘制轮廓。 您也可以填充这些轮廓，然后在黑色背景上具有白色半圆。 像这样：

image= cv2.imread(r"./colors.png")
imgray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret,thresh = cv.threshold(imgray,127,255,0)
contours,hierarchy = cv.findContours(thresh,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
image = cv2.drawContours(image,contours,-1,(255,255),2)
cv.imshow("cont",image)
cv.waitKey(2000)

img_pl = np.zeros((1000,1000))
cv2.fillPoly(img_pl,pts=contours,color=(255,255))
cv2.imshow("polyfilled",img_pl)

现在，您将不得不使用阈值，因为我发现阈值不能检测到所有内容。我做了这项很快的事前工作，所以我为此道歉了。

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我能做的最好的就是使用skimage的felzenszwalb模块。我认为这是一个简单的代码，即使没有边界，也可以得到我想要的。

from skimage.segmentation import felzenszwalb
from skimage.segmentation import mark_boundaries

image= cv.imread(r"segmented.png")

def draw_boundaries(image):

    """
    Takes a color image and mark all boundaries of the colored objects.
    Args:
        image : 3D numpy array
    Returns:
        new   : 2D numpy array   
    """
    segments_fz = felzenszwalb(image,scale=1,sigma=0.000001,min_size=1)
    marked = mark_boundaries(image,segments_fz,color= (255,mode='outer')
    iy,ix,_ = np.where( marked == (255,255) )
    new = np.zeros((image.shape[:2]))
    new[iy,ix] = 255
    return new

结果图像为：