【发布时间】:2020-06-03 04:59:04
【问题描述】:
左侧是原始图像,我使用精明的边缘检测方法仅获取图像的外边缘,如您从右侧图像中看到的那样。现在可以用白色填充连接的边缘并裁剪图像吗?对不起,我是图像处理的新手
【问题讨论】:
标签: python opencv image-preprocessing
左侧是原始图像,我使用精明的边缘检测方法仅获取图像的外边缘,如您从右侧图像中看到的那样。现在可以用白色填充连接的边缘并裁剪图像吗?对不起,我是图像处理的新手
【问题讨论】:
标签: python opencv image-preprocessing
最好提供单独的图片。
这是在 Python/OpenCV 中执行此操作的一种方法。
输入:
import cv2
import numpy as np
# load image
img = cv2.imread("outline.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# threshold
thresh = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# apply close morphology
#kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# get bounding box coordinates from the one filled external contour
filled = np.zeros_like(thresh)
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
the_contour = contours[0]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(the_contour)
cv2.drawContours(filled, [the_contour], 0, 255, -1)
# crop filled contour image
result = filled.copy()
result = result[y:y+h, x:x+w]
# write result to disk
cv2.imwrite("outline_thresh.png", thresh)
cv2.imwrite("outline_filled.png", filled)
cv2.imwrite("outline_cropped.png", result)
# display results
cv2.imshow("THRESH", thresh)
cv2.imshow("FILLED", filled)
cv2.imshow("CROPPED", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
阈值图像:
填充轮廓图:
裁剪图像:
使用填充轮廓的替代方法是填充内部。
【讨论】: