去除边缘检测中的噪声答案

【问题标题】：Removing the noise in edge detection去除边缘检测中的噪声
【发布时间】：2021-05-18 07:29:29
【问题描述】：

我正在尝试从背景中检测和提取图像（示例图像here）。使用 Canny 边缘检测和 Hough 变换进行线检测。但是由于图像中的噪声，我得到了错误的结果。示例图像（中间结果）显示为here。请帮我在 python 中解决这个问题。

我使用了来自以下站点的技术，除了这个使用过的霍夫变换的想法。

https://www.pyimagesearch.com/2014/04/21/building-pokedex-python-finding-game-boy-screen-step-4-6/

【问题讨论】：

你总是检测到那个物体吗？如果没有，请提供更多示例图像。对于给定的示例，使用 HSV 颜色空间对对象的紫色主体进行颜色阈值化可能是一种很有前途的方法。
像往常一样，尝试用边缘检测来解决，这很少奏效，当图像分割如此明显时！

标签： python opencv image-processing edge-detection

【解决方案1】：

希望对你有帮助：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:, :, 2]
kern_size = 11
gray_blurred = cv2.medianBlur(gray, kern_size)
threshold_lower = 30
threshold_upper = 220
edged = cv2.Canny(gray_blurred, threshold_lower, threshold_upper)
cv2.imshow('edged',edged)
cv2.waitKey(0)

【讨论】：