基于Emgu CV，如何分离轮廓中检测到的目标？

要分离检测到的每个轮廓目标，你可以为每个轮廓生成独立掩码，再提取对应区域，以下是修改后的实现代码：

// 二值化处理（保留你的原有代码）
Image<Gray, byte> imgOutput = imgInput.Convert<Gray, byte>().ThresholdBinary(new Gray(100), new Gray(255));
Emgu.CV.Util.VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
Mat m = new Mat();

CvInvoke.FindContours(imgOutput, contours, m, Emgu.CV.CvEnum.RetrType.External, Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);

if (contours.Size > 0)
{
    // 遍历所有检测到的轮廓
    for (int i = 0; i < contours.Size; i++)
    {
        // 1. 创建当前轮廓的掩码
        Image<Gray, byte> mask = new Image<Gray, byte>(imgInput.Width, imgInput.Height, new Gray(0));
        // 填充当前轮廓为白色，实现掩码分离
        CvInvoke.DrawContours(mask, contours, i, new MCvScalar(255), -1);

        // 2. 获取轮廓的外接矩形，提取目标ROI
        Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contours[i]);
        Image<Bgr, byte> target = imgInput.Copy(rect);

        // 这里可以将target保存或显示，比如添加到控件列表
        // pictureBoxList[i].Image = target.Bitmap;

        // 可选：在原图像上标记每个目标（保留你的绘制逻辑）
        CvInvoke.DrawContours(imgInput, contours, i, new MCvScalar(0, 0, 255), 2);
    }
    pictureBox2.Image = imgInput.Bitmap;
}

关键步骤说明： #

• 创建独立掩码：通过全黑图像填充单个轮廓为白色，得到仅包含当前目标的掩码，可用于后续的图像分割或提取。
• 提取ROI区域：利用BoundingRectangle获取目标的外接矩形，直接从原图像中截取该区域，得到独立的目标图像。
• 遍历所有轮廓：替换原代码中仅处理单个轮廓的逻辑，确保每个检测到的目标都被分离处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cary Grant