Sto cercando l'algoritmo spartiacque utilizzando il seguente tutorial per OpenCV: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_watershed/py_watershed.html#watershedOpenCV per Python - AttributeError: 'modulo' oggetto non ha attributo 'connectedComponents'
ho già fissato un errore, ora il codice è simile questo:
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from sys import argv
img = cv2.imread(argv[1])
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
# noise removal
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
# sure background area
sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3)
# Finding sure foreground area
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.cv.CV_DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)
# Finding unknown region
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)
# Marker labelling
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
# Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = markers+1
# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown==255] = 0
markers = cv2.watershed(img,markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]
cv2.imwrite("watershed_img.png",img)
cv2.imwrite("watershed_markers.png",markers)
Quando provo a farlo funzionare, ricevo il seguente errore (il nome del file è "watersh.py"):
Traceback (most recent call last):
File "watersh.py", line 26, in <module>
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'connectedComponents'
io fo und che la funzione esistente nella libreria C++ di OpenCV:
La mia domanda è: esiste un'implementazione per esso con un altro nome o non esiste affatto in Python? In caso contrario, come posso risolvere l'errore?
edit: sto utilizzando OpenCV 2.4.9
si comporta ancora il tuo opencv come con cv2? o hai bisogno di usare cv3? – user391339
Esiste un metodo che può essere utilizzato con 2.9 che possa effettivamente raggiungere lo stesso obiettivo? Non voglio passare un pomeriggio a preparare 3.0 solo per completare un tut ... – kuanb