【发布时间】：2019-02-11 23:37:38
【问题描述】：
我想对图片进行预处理
只保留内部矩形段（即移除周围的背景）。但我没有得到正确的结果，显示为
对我来说。
代码很简单：
def labelim(img):
#labeling image
gray = rgb2gray(img) #translate rgb to gray
val = filters.threshold_local(gray,5)
mask = gray > val
clean_border = segmentation.clear_border(mask)
labeled = label(clean_border)
signle_labeled = np.where(labeled == 0,labeled, 1)#ensure all assigned label return as 1.
return single_labeled
def crop_img(img, labeled):
cropped_images = []
pad = 20
for region in regionprops(labeled):
if region.area < 2000:
continue
minr,minc,maxr,maxc = region.bbox
cropped_images.append(gray[minr-pad:maxr+pad, minc-pad:maxc+pad])
for c, cropped_image in enumerate(cropped_images):
cropim = cropped_image
return cropim
labeled = labelim(img)
cropped_image = crop_img(img, labeled)
测试代码适用于我的另一张图片，但不适用于大多数图片。感谢您的任何帮助/建议。
【问题讨论】：
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我已经删除了多余的部分。谢谢你告诉我！
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看来你是从 0,0 开始的，所以 minc/minr 都为零（或小于 pad）。
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ps。最后你的cropim循环没有意义
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您能详细说明一下吗？我将 [minr,minc] 打印为 [119L, 128L]。它确实适用于另一个类似的图像。
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看起来很像您刚刚从原始图像中提取了 rect 0,0->200,200，如果 minr/c 错误，这将是有意义的
标签： python image-processing image-segmentation labeling