如何基于已知直线对OpenCV检测得到的轮廓进行拆分？

核心思路 #

利用点与直线的位置关系分类原轮廓点，再补充直线与轮廓的交点，拼接形成两个独立的闭合轮廓。示例效果如下：

具体实现步骤 #

• 第一步：推导点位置判断规则
  把已知直线方程y = mx + c转换为标准式 m*x - y + c = 0，对于任意轮廓点(x, y)，代入计算得到符号值：

  sign = m * x - y + c
  

  符号值大于0、小于0分别对应点在直线的两侧，等于0代表点在直线上，可随意归入任意一侧。
• 第二步：计算直线与轮廓的有效交点
  遍历轮廓中每一段由相邻两个点组成的边，计算该边和分割直线的交点，仅保留落在边的线段范围内的交点。如果最终有效交点数量小于2，说明直线与轮廓无交叉或者仅相切，无需进行分割。
• 第三步：分类原轮廓点
  遍历原轮廓的所有点，按照第一步的符号值规则，将点分别存入两个不同的点集contour1、contour2。
• 第四步：补全交点形成闭合轮廓
  将两个交点分别添加到两个点集的首尾位置，让两个点集各自形成闭合的点序列，再转换为OpenCV支持的轮廓格式（维度为(n, 1, 2)的numpy数组，dtype为int32）即可。

参考代码示例 #

import cv2
import numpy as np

def split_contour_by_line(contour, m, c):
    # 存储交点
    intersections = []
    # 遍历轮廓的每条边
    for i in range(len(contour)):
        p1 = contour[i][0]
        p2 = contour[(i+1)%len(contour)][0]
        x1, y1 = p1
        x2, y2 = p2
        # 计算p1、p2的符号值
        s1 = m * x1 - y1 + c
        s2 = m * x2 - y2 + c
        # 两点在直线两侧，存在交点
        if s1 * s2 < 0:
            # 计算交点坐标
            if x1 == x2:
                x = x1
                y = m * x + c
            elif y1 == y2:
                y = y1
                x = (y - c)/m
            else:
                # 联立两个直线方程求解
                k_edge = (y2 - y1)/(x2 - x1)
                b_edge = y1 - k_edge * x1
                x = (b_edge - c)/(m - k_edge)
                y = m * x + c
            intersections.append(np.array([[[x, y]]], dtype=np.int32))
    # 交点不足2个，不分割
    if len(intersections) < 2:
        return [contour]
    # 取前两个交点（闭合轮廓和直线相交最多两个有效交点）
    p_inter1, p_inter2 = intersections[0], intersections[1]
    # 分类轮廓点
    contour1 = []
    contour2 = []
    for point in contour:
        x, y = point[0]
        s = m * x - y + c
        if s >= 0:
            contour1.append(point)
        else:
            contour2.append(point)
    # 补充交点形成闭合轮廓
    contour1 = np.concatenate([contour1, [p_inter1, p_inter2]], axis=0)
    contour2 = np.concatenate([contour2, [p_inter1, p_inter2]], axis=0)
    return [contour1.astype(np.int32), contour2.astype(np.int32)]

注意事项 #

• 如果分割直线是竖直方向，斜率m为无穷大，可以将直线方程转换为x = k的格式，修改符号值判断逻辑为sign = x - k即可适配。
• 实际使用时可以对生成的新轮廓调用cv2.approxPolyDP()做简化，去除冗余点。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amit Agarwal