opencv中阈值的替代方案

Question

我在 Opencv 中使用阈值来查找轮廓。我的输入是手形图像。有时阈值不好，所以我找不到轮廓。

我已应用以下预处理步骤
1.Grabcut

cv::grabCut(image, result,rectangle,bgModel,fgModel, 3,cv::GC_INIT_WITH_RECT);

1. 灰度转换

   cvtColor(handMat, handMat, CV_BGR2GRAY);

2. 中值模糊

   medianBlur(handMat, handMat, MEDIAN_BLUR_K);

我使用下面的代码找到阈值

threshold( handMat, handMat, 141, 255, THRESH_BINARY||CV_THRESH_OTSU );

有时我得到很好的输出，有时阈值输出不好。我附上了两个输出图像。

除了阈值之外还有其他方法可以找到轮廓吗？

良好的阈值输出：

阈值输出错误

Answer 1

你试过adaptive threshold吗？单个阈值值很少在实际应用中起作用。另一个真理 - 阈值是非线性操作，因此是不稳定的。另一方面，渐变是线性的，因此如果您的背景是平滑且纯色的，您可能希望通过跟踪渐变来找到轮廓。在光照变化或阴影期间，梯度也比阈值更可靠。

顺便说一下，当您已经找到 90% 左右的片段时，Grab-cut 使用颜色信息来改进边界上的分割，所以它是一个后处理 em>一步。此外，您使用矩形进行抓取切割的初始化也会导致大量背景颜色的污染。代替矩形使用掩码，在您确定手所在的初始段深处标记为 GC_FGD；在您确定背景所在的细分市场之外标记为 GC_BGD；标记 GC_PR_FGD 或者可能是其他任何地方的前景 - 这是 grab cut 将改进的内容。总而言之-您的抓取剪切初始化看起来像一个俄罗斯娃娃，三层表示前景（灰色），可能是前景（白色）和背景（黑色）。您可以使用dilate and erode 创建这些图层，见下文

总的来说，我的建议是先定义你想做什么。您是否正在寻找任意移动背景上任意物体的轮廓？如果您正在寻找手的轮廓以在相对统一的背景上找到手指，我会： 1.use connected components或MSER分割出一手牌。使用保守蒙版而不是矩形初始化抓取切割可能会改善结果！ 2. 如果这是您的目标，请使用convexity defects 寻找手指；

Answer 2

一个问题是在不对图像进行二值化的情况下尝试寻找轮廓。 如果您的输入是彩色的，您可以尝试更改色彩空间以增强手部和背景之间的差异。

Otsu 尝试找到一个最佳阈值，您也可以尝试手动设置它，但 Otsu 很有用，因为如果照明发生变化，阈值会自动适应。

还有许多其他类型的二值化：Sauvola、Bradley、Niblack、Kasar……但 Otsu 很简单，而且效果很好。如果您想提高二值化结果，我建议您进行预处理或后处理。