如何明确定义对象的边界？ [关闭]答案

【问题标题】：How to make boundaries of an object well defined? [closed]如何明确定义对象的边界？ [关闭]
【发布时间】：2017-08-25 05:50:31
【问题描述】：

是否有任何工具可以在图像中很好地定义边界。我正在使用 Python-OpenCV。它有实现此功能的任何方法吗？

例如。

让我的输入图像是这样的。

您可以在边界上看到一些干扰。一些像素只是从边界投影。边界不是完美的直线。

期望的输出是这样的。

【问题讨论】：

算法应该如何猜测你想要实现的目标？您能否做出任何假设，例如从任何黑色像素到最近的白色像素的距离可能不大于 x（您的字母线的宽度）？还是你有一套目标模板？

标签： opencv image-processing ocr image-preprocessing

【解决方案1】：

您可以使用cv2.findContours() 检测图像中的轮廓，然后用线条近似轮廓。请参阅OpenCV contours tutorial 上的轮廓近似部分。请注意，在教程中，在盒子内拍摄的部分可能有点锯齿状，但轮廓近似只是给出了很好的直线来绘制。你可以把 K 想成同样的方式，整体轮廓就像一个盒子，但里面有一些碎片。

这似乎运作良好：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('k.png', 0)  # read as grayscale
img = 255 - img  # flip black and white

# find contours in the image
bin_img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
mode = cv2.RETR_EXTERNAL
method = cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE
contours = cv2.findContours(bin_img, mode, method)[1]

# take largest contour, approximate it
contour = contours[0]  
epsilon = 0.005 * cv2.arcLength(contour, True)
approx_contour = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)

contour_img = np.zeros_like(img)
contour_img = cv2.fillPoly(contour_img, [approx_contour], 255)
contour_img = 255 - contour_img  # flip back black and white

cv2.imshow('Fixed k', contour_img)
cv2.waitKey()

输入：

输出：

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以进行 OCR，然后使用所需的字体打印结果。没有其他方法可以将您的输入图像转换为完美的所需形状。

【讨论】：

这并没有提供问题的答案。要批评或要求作者澄清，请在他们的帖子下方留下评论。 - From Review
问题是：“是否有任何工具可以在图像中很好地定义边界。”答案是 OCR 工具，因为要重建“完美”的对象轮廓，您需要有关可以遇到的对象的信息。如果我们使用字母，有关“完美”形状的信息存储为字体字母形状。如果你做OCR，你可以打印出完美的形状。