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python - 如何在 Python 中使用 OpenCv 裁剪图像中的小像素区域

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 00:58:12 26 4
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我想在图像中裁剪出一个充满小曲线的区域。

原图是这样的: enter image description here

使用 opening 变形,我可以消除大部分噪音。结果是这样的: enter image description here

我尝试使用扩张将这些像素连接到我想要的区域,但结果并不令人满意。

opencv有没有函数可以定位这个区域?

最佳答案

你在正确的轨道上,这是一种使用形态变换的方法

  • 将图像转换为灰度和高斯模糊
  • 大津的阈值
  • 执行形态学操作
  • 找到轮廓并使用最大面积进行过滤
  • 提取投资返回率

想法是将所需区域连接成单个轮廓,然后使用最大面积进行过滤。这样,我们就可以将区域作为一个整体来抓取。这是检测到的区域

然后,我们可以用Numpy切片提取区域

import cv2

image = cv2.imread('1.jpg')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 0)
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)[1]

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
dilate_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9))
dilate = cv2.dilate(opening, dilate_kernel, iterations=5)

cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)

for c in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
ROI = original[y:y+h, x:x+w]
break

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.waitKey(0)

关于python - 如何在 Python 中使用 OpenCv 裁剪图像中的小像素区域,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57885980/

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