优化cv2.findContours()函数提取的目标边界点，使语义分割进行远监督辅助标注

2023-08-01 98

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简介： 可以看到cv2.findContours()函数可以将目标的所有边界点都进行导出来，但是他的点存在一个问题，太过密集，如果我们想将语义分割的结果重新导出成labelme格式的json文件进行修正时，这就会存在点太密集没有办法进行修改，这里展示一个示例：没有对导出的结果进行修正，在labelme中的效果图。

优化cv2.findContours()函数提取的目标边界点

假设我们想要提取的目标边界长这样：

我们先使用以下代码查看效果

import cv2
import numpy as np
import os
if __name__ == '__main__':
    # 图像可以选择自己的
    image_filepath = './landslide/image/20221129112713.png'
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_filepath)
    # 转化为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('gray', gray)
    cv2.waitKey(0)
    # 提取轮廓，重要的是contours这个数组类型
    contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for i in range(len(contours)):
        # 每一次对一个轮廓进行描边，描边的颜色为color参数，轮廓的索引值为i
        new_image = cv2.drawContours(image, contours, i, color=[0, 0, 255])
        cv2.imshow('new_image', new_image)
        cv2.waitKey(0)

可以看到cv2.findContours()函数可以将目标的所有边界点都进行导出来，但是他的点存在一个问题，太过密集，如果我们想将语义分割的结果重新导出成labelme格式的json文件进行修正时，这就会存在点太密集没有办法进行修改，这里展示一个示例：没有对导出的结果进行修正，在labelme中的效果图。