在 OpenCv 中扩展轮廓

Question

我的图像中有几个由多个黑色区域组成的轮廓。与这些黑色区域直接相邻的是一些不属于我的轮廓的较亮区域。我想将这些较亮的区域添加到我的黑色区域，从而在 OpenCv 中扩展我的轮廓。
有没有一种方便的方法来扩展轮廓？我考虑查看使用cv::Sobel 创建的渐变图像的强度变化，并一直延伸到渐变再次发生变化，这意味着像素的强度将回到图像的既不是黑色区域也不是明亮区域。

谢谢！

这里是示例图片。第一张图片是原始图像，第二张是使用 Canny 和 findContours 提取的 Contour，最后一张是同一区域的 Sobel-Gradient 强度图像。 我想在轮廓的第一张图像中包含明亮的边界。

更新：现在我在 Sobelgradients 上使用了一些形态学运算，并在它们周围添加了一个轮廓（见下图）。下一步可能是找到相邻的一对紫色和红色轮廓，但实际上必须搜索直接相邻的轮廓似乎非常浪费时间。有更好的想法吗？

更新 2：我现在的解决方案是在我的（紫色）轮廓周围的边界框中搜索变形渐变（红色）轮廓，然后选择具有正确方向和大小的轮廓。这适用于梯度轮廓，其中形态学操作关闭了“上升”和“下降”梯度区域，如图 3 所示。但对于照明区域比上图中更宽的情况，它仍然是一个糟糕的解决方案。任何想法仍然非常感谢，谢谢！

Answer 1

您要做的是找到两个不同的功能并将它们合并。这并不难，但您必须使用图像的多个副本才能实现。

1. 制作一份副本，并将其作为深色部分的阈值
2. 制作另一个副本并为浅色部分设置阈值
3. 将两个阈值图像合并为一个新图像
4. 应用形态学操作，如打开或关闭（取决于您的阈值）这将连接附近的组件
5. 在结果图像中查找轮廓
6. 在原始图像上使用这些轮廓。这将起作用，因为所有图像的大小都相同，并且都基于原始图像。