我目前正在从事图像处理项目。我将 Opencv2.3.1 与 VC++ 一起使用。
我编写了这样的代码，输入图像被过滤为仅蓝色并转换为二进制图像。二进制图像有一些我不想要的小物体。我想消除那些小物体，所以我使用 openCV 的cvFindContours() 方法来检测二进制图像中的轮廓。但问题是我无法消除图像输出中的小物体。我用了cvContourArea()函数，但是不能正常工作..，erode函数也不能正常工作。
所以请有人帮我解决这个问题..
我得到的二值图像：
我想要获得的结果/输出图像：
【问题讨论】：
标签： c++ c visual-c++ opencv image-processing
好的，我相信您的问题可以通过 OpenCV 最近引入的the bounding box demo 解决。
您可能已经注意到，您感兴趣的对象应该位于图片中最大的矩形内。幸运的是，这段代码不是很复杂，我相信你可以通过调查和试验来弄清楚。
【讨论】：
这是我消除小轮廓的解决方案。 基本思想是检查每个轮廓的长度/面积，然后从矢量容器中删除较小的轮廓。
通常你会得到这样的轮廓
Mat canny_output; //example from OpenCV Tutorial
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
Canny(src_img, canny_output, thresh, thresh*2, 3);//with or without, explained later.
findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));
使用 Canny() 预处理，您将获得轮廓段，但是每个段都与边界像素一起存储为闭合环。遇到这种情况，可以检查一下长度，把小的删掉就好了
for (vector<vector<Point> >::iterator it = contours.begin(); it!=contours.end(); )
{
if (it->size()<contour_length_threshold)
it=contours.erase(it);
else
++it;
}
如果没有 Canny() 预处理，您将获得对象的轮廓。 类似的，你也可以使用面积来定义一个阈值来消除小物体，如 OpenCV 教程所示
vector<Point> contour = contours[i];
double area0 = contourArea(contour);
这个contourArea()是非零像素的个数
【讨论】：
您确定按小轮廓区域过滤不起作用吗？它一直对我有用。我们可以看看你的代码吗？
另外，正如 sue-ling 所提到的，最好同时使用侵蚀和扩张来大致保留面积。要删除小的噪声位，请先使用 erode，要填充孔，请先使用 dilate。
另外，如果您还不知道 cv* 函数的新 C++ 版本（documentation 代表 findContours），您可能想查看它们。在我看来，它们更容易使用。
【讨论】：
根据前后图像判断，您需要确定所有白色区域或斑点的面积，然后应用阈值面积值。这将消除所有小于该值的区域，只留下第二张图像中看到的大的白色区域。使用 cvFindContours 函数后，尝试使用 0 阶矩。这将返回图像中斑点的区域。此链接可能有助于实现我刚刚描述的内容。 http://www.aishack.in/2010/07/tracking-colored-objects-in-opencv/
【讨论】：
我相信您可以使用 erode 和 dilate 等形态运算符（阅读更多 here）
您需要使用接近右侧圆半径（您要消除的那个）的内核大小执行腐蚀。 然后使用相同的内核进行膨胀以填补侵蚀步骤产生的空白。
仅供参考，腐蚀之后使用相同的内核进行膨胀称为开环。
代码会是这样的
int erosion_size = 30; // adjust with you application
Mat erode_element = getStructuringElement( MORPH_ELLIPSE,
Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
Point( erosion_size, erosion_size ) );
erode( binary_img, binary_img, erode_element );
dilate( binary_img, binary_img, erode_element );
【讨论】：
这不是一种快速的方法，但在某些情况下可能很有用。 OpencCV 3.0 中有一个新功能——connectedComponentsWithStats。有了它，我们可以获得连接组件的面积并消除不必要的。所以我们可以很容易地去除带孔的圆，与实心圆具有相同的边界框。
【讨论】：