如何在Python中获取平面图的外部轮廓？

获得平面图外部轮廓的最佳方法是什么？

蛇算法效果不佳，因为某些平面图太凸。

您只需要在查找轮廓时调整灰度图像的阈值以包含灰色虚线路径，由于输入图像的主要部分是白色，因此我们可以选择接近255的阈值，例如230。然后查找轮廓阈值化。

您可以使用cv2.approxPolyDP计算近似多项式形状，但这没有多大帮助，因此该步骤是可选的。

代码片段可能如下所示：

import cv2

img = cv2.imread("/Users/anmoluppal/Downloads/1tl6D.jpg")

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

img_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

largest_contour_area = 0
for cnt in contours:
    if (cv2.contourArea(cnt) > largest_contour_area):
        largest_contour_area = cv2.contourArea(cnt)
        largest_contour = cnt

epsilon = 0.001*cv2.arcLength(largest_contour,True)
approx = cv2.approxPolyDP(largest_contour,epsilon,True)

final = cv2.drawContours(img, [approx], 0, [0, 255, 0])