OpenCV findContours() beschwert sich, wenn verwendet mit schwarz-weiß-Bild

Ich möchte, um eine Kantenerkennung durchzuführen mit folgenden code. Jedoch bekomme ich eine Fehlermeldung, weil der die Bild-Farbtiefe. Dieser Fehler macht in meinen Augen keinen Sinn, da ich konvertieren Sie das Bild richtig zu Graustufen-Bild, und in einem nachfolgenden Schritt zu einem schwarz-weiß-Bild, das ist definitiv richtig funktioniert. Wenn ich Anrufe, findContours bekomme ich eine Fehlermeldung.

import cv2

def bw_scale(file_name, tresh_min, tresh_max):
    image = cv2.imread(file_name)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    #(thresh, im_bw) = cv2.threshold(image, tresh_min, tresh_max, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    (thresh, im_bw) = cv2.threshold(image, tresh_min, tresh_max, 0)

    cv2.imwrite('bw_'+file_name, im_bw)
    return (thresh, im_bw)

def edge_detect(file_name, tresh_min, tresh_max):
    (thresh, im_bw) = bw_scale(file_name, tresh_min, tresh_max)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


if __name__ == '__main__':
  edge_detect('test.jpg', 128, 255)

Bekomme ich diesen Fehler:

dgrat@linux-v3pk:~> python aoi.py
OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats ([Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images) in cvStartFindContours, file /home/abuild/rpmbuild/BUILD/opencv-2.4.9/modules/imgproc/src/contours.cpp, line 196
Traceback (most recent call last):
  File "aoi.py", line 25, in <module>
    edge_detect('test.jpg', 128, 255)
  File "aoi.py", line 19, in edge_detect
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.error: /home/abuild/rpmbuild/BUILD/opencv-2.4.9/modules/imgproc/src/contours.cpp:196: error: (-210) [Start]FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images in function cvStartFindContours

InformationsquelleAutor dgrat | 2015-06-10

opencv python

6

Das problem in deinem code ist, dass Sie missbrauchen die Rückgabewerte von cv2.threshold().

cv2.Schwelle gibt 2 Parameter:
- retval
  
  wird verwendet, wenn Binarisierung mit der OTSU-Methode (Rücksendung der optimale Schwellenwert) ansonsten gibt es das gleiche Schwellenwert Wert, den Sie an die Funktion übergeben, 128.0, in Ihrem Fall.
- dst
  
  ist die thresholded Ergebnis Bild
In Ihrem code thresh ist ein float nicht eine Matte.

Ändern:

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

zu

contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

BEARBEITEN

Unten finden Sie eine überarbeitete und vereinfachte version des ursprünglichen code mit dem folgenden test Bild.
```
import cv2

def edge_detect(file_name, tresh_min, tresh_max):
    image = cv2.imread(file_name)
    im_bw = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

    (thresh, im_bw) = cv2.threshold(im_bw, tresh_min, tresh_max, 0)
    cv2.imwrite('bw_'+file_name, im_bw)

    contours, hierarchy = cv2.findContours(im_bw, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(image, contours, -1, (0,255,0), 3)
    cv2.imwrite('cnt_'+file_name, image)

if __name__ == '__main__':
  edge_detect('test.jpg', 128, 255)
```
Daraus ergibt sich folgende bw_test.jpg

Mit folgenden Konturen hervorgehoben cnt_test.jpg
- Bekomme immer noch den gleichen Fehler. Ich Frage mich, ob es ein python-problem-oder Sie mich.
- Ich habe gerade ausführen von code mit der änderung bereits in meinem post und es funktioniert ohne Fehler. Die Konturen kommen richtig erkannt.
- Egal was ich mache, ich bekomme immer diese Fehlermeldung. Testen werde ich es auf einem anderen pc 🙁
InformationsquelleAutor Tomas Camin
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UPDATE

Wenn man bedenkt, dass Sie schon konvertieren Sie Ihr Bild in Graustufen, sollte das problem mit dem channel-Bereich. FindContours Unterstützung nur 32s und 8u. Könnten Sie "Bild"."dtype" , um sicherzustellen, dass Sie bekommen so etwas wie uint8. Wenn nicht cv2.convertScaleAbs(image) sollte Ihr problem lösen.

URSPRÜNGLICHE ANTWORT

Als Fehler erwähnt FindContours support only 8uC1 and 32sC1 images. So möchten möglicherweise verwenden Sie so etwas wie cv.CvtColor um das Bild zu konvertieren, um einen unterstützten Farbraum.
- >> Bild = cv2.cvtColor(Bild, cv2.COLOR_RGB2GRAY) Ist dies nicht die richtige Funktion?
- Zwei Konzepte sind wichtig: Anzahl der Kanäle und der pixel-Darstellung. Sie müssen möglicherweise Graustufen-Bild, aber nicht in 8U oder 32S.
- Immer noch die gleiche Fehlermeldung mit: image = cv2.cvtColor(Bild, cv2.CV_8UC1) \n-Bild = cv2.convertScaleAbs(Bild)
- Sie benötigen die cvtColor rufen, bevor convertScaleAbs da per definition convertScaleAbs wird "Waage, nehmen eine abs-Wert und konvertiert vorzeichenlose 8-bit-Typ"? Daher ist das Endergebnis der covnertScaleAbs ist 8uC#. convertScaleAbs tun, dass für jeden Kanal getrennt, was bedeutet, dass Sie sich nicht ändern, die Anzahl der Kanäle. Wenn du wirklich ein b&w-Bild sollten Sie nur 1-Kanal, wenn Sie haben, D. H. b&w-Bild mit Transparenz haben Sie zusätzliche "alpha" - Kanal. Wenn der Fehler weiterhin besteht, das heißt, dass Sie wahrscheinlich gar nicht konvertieren zu b&w, richtig?
InformationsquelleAutor Yan Foto

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