如何从二值图像中找到最大的白色像素区域答案

【问题标题】：How to find the largest white pixel region from a binary image如何从二值图像中找到最大的白色像素区域
【发布时间】：2016-02-18 08:52:32
【问题描述】：

我一直在研究 opencv python 上的二进制图像。我需要获得最大的区域。我使用了以下代码，但没有得到想要的输出。

edged = cv2.Canny(im_bw, 35, 125)
(cnts, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = max(cnts, key = cv2.contourArea)

【问题讨论】：

能否提供一些例子？
你想要的输出是什么意思？它给你一个不是最大的部分？
假设我想从二值图像中提取大象，假设大象是最大的白色像素区域。
@Kaira ，抱歉迟到了，我建议使用 SIFT 和 SURF 算法正在使用的 DoG（高斯差）。您也可以使用流域。

标签： python python-2.7 opencv

【解决方案1】：

您不需要使用精明的输出来执行此操作。只需直接在im_bw 上执行findContours，您应该会得到想要的结果。如果仍然不是您想要的，请尝试使用不同的阈值（假设您的原始图像本身不是 BW）

(_, im_bw) = threshold(frame, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
(cnts, _) = cv2.findContours(im_bw.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = max(cnts, key = cv2.contourArea)

【讨论】：

谢谢你 Thesane，但它没有用，你能解释一下如何显示“c”，我在那部分出错，image = cv2.drawContours(im_bw, [cnt], 0, (0,255,0), 3) cv2.imshow('IMG',image)
drawContours 不会返回图像（查看文档），它会将其绘制在im_dw 上。为了显示它使用cv2.imshow('IMG', im_bw)。还要绘制最大的轮廓c 使用cv2.drawContours(im_bw, [c], 0, (0,255,0), 3)

【解决方案2】：

你真的没有解释你在寻找什么，“最大区域”？您发布的代码将为您提供找到的最大轮廓，但您需要了解什么是 OpenCV 轮廓 here。现在根据您的图像，您可能会有很多噪音，这使得 OpenCV 不会给您提供您期望的“区域”，因此您需要减少噪音。在应用 Canny 或阈值之前，您可以将BLUR 应用于图像EROTION and/or DILATION。

算法应该是这样的：

获取框架/图像
灰度化
应用模糊/侵蚀/扩张以减少噪点
应用 Canny 或阈值
寻找轮廓
获取最大的
做你需要的事

Here 你会在 Python 中找到很好的文档。

【讨论】：

【解决方案3】：

我正在使用python的scikit-image包，它测量岛屿的面积并选择最大的面积如下-

import skimage
from skimage import measure

labels_mask = measure.label(input_mask)                       
regions = measure.regionprops(labels_mask)
regions.sort(key=lambda x: x.area, reverse=True)
if len(regions) > 1:
    for rg in regions[1:]:
        labels_mask[rg.coords[:,0], rg.coords[:,1]] = 0
labels_mask[labels_mask!=0] = 1
mask = labels_mask

输入图像-

输出图像-

【讨论】：