使用OpenCV-Python的drawContours（）函数获取轮廓上及内部点坐标，并按轮廓分组

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我是靠谱客的博主细心花生，最近开发中收集的这篇文章主要介绍使用OpenCV-Python的drawContours（）函数获取轮廓上及内部点坐标，并按轮廓分组，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

今天又是踩坑的一天，代码杀我！！！

要实现的功能：想利用opencv获取多个轮廓上及内部元素的坐标，并按照轮廓进行分组；

主要使用的函数：cv2.drawContours()；

首先查阅了其他博主的代码，对我有了很大启发，上链接：https://blog.csdn.net/Starkiron/article/details/120641718

这篇文章里的代码主要是获取了轮廓内部的点，但是没有分组，然后我自己搞了一下分组，有注释乌拉！！！

代码如下：

def contours_in(contours,imagesize):
    # contours是轮廓的角点(拐点)，一般通过findcontours函数可以获得；
    # imagesize是获取轮廓的灰度图像，我要用的图像大小为2048*3072
    length = len(contours)#获取轮廓数量，以便分组
    inside = []
    for i in range(length):
        coordinate = []
        p = np.zeros(shape=(len(imagesize),len(imagesize[0])))#len函数获取图像的h,w
        cv2.drawContours(p, [contours[i]], -1, 255, thickness=-1)
        # cv2.imshow("p", p)
        # cv2.waitKey()
        a = np.where(p==255)[0].reshape(-1,1)
        b = np.where(p==255)[1].reshape(-1,1)
        coordinate = np.concatenate([b,a],axis=1).tolist()#利用concatenate函数拼接，获取轮廓上及内部的点坐标
        inside.append(coordinate)
    return inside

中间两行画图的代码是检验用的，可以去掉~~~

然后，我自己编了一组数据，搞里头测试一下子，

image = np.zeros((200,200))
cnts = (np.array([[[10,10]],[[14,15]],[[18,18]],[[16,13]]],dtype=np.int32),np.array([[[13,10]],[[20,10]],[[20,17]],[[13,17]]],dtype=np.int32))
# print(len(cnts),len(cnts[0]))
results = contours_in(cnts, image)
print(results)

画出来的图像，第一个轮廓是随便写的四个数，第二个轮廓是按照逆时针方向编的矩形四个角点，如下所示：

(base) c:UserscsqDesktop> c: && cd c:UserscsqDesktop && cmd /C "D:anaconda3python.exe c:Userscsq.vscodeextensionsms-python.python-2022.18.2pythonFileslibpythondebugpyadapter/../..debugpylauncher 49970 -- c:UserscsqDesktopUntitled-1.py "
[
[[110, 110], [111, 110], [111, 111], [112, 111], [113, 111], [112, 112], [113, 112], [114, 112], [115, 112], [112, 113], [113, 113], [114, 113], [115, 113], [116, 113], [113, 114], [114, 114], [115, 114], [116, 114], [114, 115], [115, 115], [116, 115], [117, 115], [115, 116], [116, 116], [117, 116], [117, 117], [118, 117], [118, 118]], 
[[113, 110], [114, 110], [115, 110], [116, 110], [117, 110], [118, 110], [119, 110], [120, 110], [113, 111], [114, 111], [115, 111], [116, 111], [117, 111], [118, 111], [119, 111], [120, 111], [113, 112], [114, 112], [115, 112], [116, 112], [117, 112], [118, 112], [119, 112], [120, 112], [113, 113], [114, 113], [115, 113], [116, 113], [117, 113], [118, 113], [119, 113], [120, 113], [113, 114], [114, 114], [115, 114], [116, 114], [117, 114], [118, 114], [119, 114], [120, 114], [113, 115], [114, 115], [115, 115], [116, 115], [117, 115], [118, 115], [119, 115], [120, 115], [113, 116], [114, 116], [115, 116], [116, 116], [117, 116], [118, 116], [119, 116], [120, 116], [113, 117], [114, 117], [115, 117], [116, 117], [117, 117], [118, 117], [119, 117], [120, 117]]
]

成了！！！

踩坑总结：（应该是我太菜了，整这点破玩意整了一天，太难受了）

1.为了实现获取内部点这个功能，一开始找Opencv自带的函数，Canny啥的边缘检测都找了，不行，然后决定奋发图强自己写；

2.写了一个点儿，写不出来呜呜呜，找网上参考，看到了我参考的博主那篇文章，好像看到了真主一样，但是发现他不能分组，又开始emo；

3.探索了各种分组方式，发现列表list竟然能实现a = [[1,2],[3],[4,5,6]]，内部维度不一样也能放到一起啊，我好想之前学过，但是忘了......于是决定用list作为分组的数据类型；

4.用drawcontours()函数，第三个参数ContoursIdx，如果把所有轮廓都画出来就设置为-1，第五个参数thickness及轮廓厚度，如果要填充轮廓就设置成-1，我都注意了，结果还是画不出来啊啊啊！

然后查资料，找前辈，有重大发现！

当Idx=-1时候，还会有这个bug吗？！！！行吧，那我就把他包装了一下，好了~

#包装前
cv2.drawContours(p, contours[i], -1, 255, thickness=-1)
#包装后
cv2.drawContours(p, [contours[i]], -1, 255, thickness=-1)

5.最后是编数据，我编了半个点......，首先是数据类型，要和findcontours函数的输出轮廓的数据类型一模一样，即cnts = (np.array([[[10,10]],[[14,15]],[[18,18]]，[[16,13]]],dtype=np.int32),np.array([[[13,10]],[[20,10]],[[20,17]],[[13,17]]],dtype=np.int32))，内部是numpy的数组，外部用tuple元组包装一下；其次，坐标点的顺序也有讲究，轮廓坐标一定要按照逆时针方向依次编写，因为findContours输出的轮廓是通过格林公式 (啊一口老血!!!) 算出来的，drawContours也是依据格林公式，输入坐标从左到右必须是逆时针的方向画出来的图才正确！

啊，我不行了，坑是不是全给我准备的......

希望能帮到大家