python - 在opencv中填充轮廓

Question

我正在尝试使用 openCV 中的 Canny 过滤器识别轮廓并填充轮廓，以创建蒙版。我有这种起始图像:


我正在尝试识别图像中的所有特征，绘制轮廓并填充它们。我正在尝试在 openCV 中使用此代码来实现它:

img = cv2.imread(os.path.join(fName,f), 0)  
img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
cv2.bilateralFilter(img, 9, 150,450)
edge = np.zeros((img.shape[0] + 2, img.shape[1] + 2), np.uint8)
edge = cv2.Canny(img, 500, 300, apertureSize=5)
cont, heir = cv2.findContours(edge.copy(), cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = [cv2.approxPolyDP(cnt, 3, True) for cnt in cont]
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, np.ones((5,5), dtype='uint8'))
cv2.drawContours(img, contours, -1, 255, -1)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis

大多数情况下，我在猜测参数(反复试验；这很难!)。不幸的是，我得到的不是整齐的轮廓，而是用白色填充的:

有什么想法吗？显然，我需要更好地关闭边缘，并调整我的一些 Canny 参数，但我真的可以使用一些指导。

谢谢!

编辑:阈值不能很好地创建我想要的那种掩码: 我认为我的“亮”点没有比背景足够亮，但我希望能够在黑色背景上有白点。

代码:

    img = cv2.imread(os.path.join(fName,f), 0)
    cv2.bilateralFilter(img, 9, 90,16)
    #img = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
    #binImg = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), np.uint8)   
    binImg = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,           cv2.THRESH_BINARY, 25, 2)
    #binImg = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    #newimg = np.multiply(img, np.divide(edge, 255.0))    
    plt.imshow(binImg, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])  # to hide tick values on X and Y axis
    #plt.show()  

Answer 1

“识别轮廓”和“识别所有特征”是什么意思？如果您只需要不需要的明亮图像部分的蒙版，请找到轮廓，然后为您展示的这种图像填充它们，只需使用任何类型的阈值，您将获得所需的二进制蒙版。