使用OpenCV（Python）找到具有最大封闭区域的轮廓

【问题标题】：Find the contour with largest enclosing area using OpenCV (Python)使用OpenCV（Python）找到具有最大封闭区域的轮廓
【发布时间】：2016-05-19 18:09:43
【问题描述】：

我有一个图像Original Image，我想找到包围图像中框的轮廓。这样做的原因是我想将图像裁剪到边界框，然后对裁剪后的图像进行进一步的图像处理。

我尝试检测 Canny 边缘，但它们似乎没有按照我的意愿连接。附件是精明边缘外观的图像。 Canny edges

    gray = img[:,:,1]
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edged = cv2.Canny(blurred, 20, 60)

从原始图像中找到边界框的最佳方法是什么？

非常感谢。

如果可能的话，请告诉我如何使这个问题更清楚！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我假设以下内容：（如果不是这种情况，您应该在问题中指定此类内容）你知道盒子的大小大小始终相同视角总是一样的盒子总是完全在视野范围内盒子没有旋转

在图像上使用几条扫描线来查找从黑色背景到框的过渡（在 x 和 y 中）超出阈值、最大梯度或任何最适合您的方式。

丢弃异常值，使用最小和最大坐标将固定大小的 ROI 定位在您的框上。

还有很多其他方法可以找到固定 ROI 的中心位置，例如

阈值，距离变换，最大值

或

阈值、blob 搜索、质心/轮廓

你也可以做一些轮廓匹配。

我建议您改进设置，使背景照明不超过框边框（左/右优于顶部/底部）。然后一切变得容易。

顺便说一句，您的边缘图像看起来很糟糕。检查其他方法或改进您的 Canny 参数。

【讨论】：