当我使用rever_external时，为什么我仍然可以获得孩子边界框？

Question

我正在努力在相对简单的图像上正确获取轮廓。 我正在使用rever_external，因此，如果我的理解很好，此设置应该忽略嵌套在父轮廓内的轮廓，但我仍然会得到孩子轮廓。

它们在最后一个数字（8）中非常明显，在第一个数字（左上角）中不太明显。

那我在这里想念什么？还是有更好的方法只能获取父界框？ 在下面略有简化的脚本，主要是为了显示问题。

img_tmp = sample.copy()
img_rgb = cv2.cvtColor(sample, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # Original to RGB to distinguish bounding boxes

print('original image\n')
showImage(img_tmp,8,cmap=cm.gray)

# Threshold and get contours
img_tmp = cv2.threshold(img_tmp, 230, 255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
edged = cv2.Canny(img_tmp, 100, 250) #low_threshold, high_threshold
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
cnts = sort_contours(cnts, method="left-to-right")[0]

print('\nthreshed and edged image\n')
showImage(edged,8,cmap=cm.gray)
 
for c in cnts:
    # compute the bounding box of the contour and isolate ROI
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
    roi = img_tmp[y:y + h, x:x + w]
    # append to rgb original
    cv2.rectangle(img_rgb, (x, y), (x + w, y + h), (0,255 , 0), 2)

print('\nOuter boxes on original, but also inner...\n')
showImage(img_rgb,8) 

Answer 1

在您的情况下，ret_external正在正确执行预期。

cv_retr_external仅检索极端的外观。

实际上，它忽略了它检测到的内部轮廓，但是您要忽略的轮廓属于另一个段。我的意思是新轮廓，因此rever_external与它们无关。

您需要使用的是ret_tree：

ret_tree检索所有轮廓，并重建一个完整的层次结构
嵌套轮廓。

借助此，您将能够学习所有轮廓层次结构。 在这里是一个很好的例子。