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我有以下图像。
this image
我想删除数字周围的橙色框/矩形,并保持原始图像干净,没有任何橙色网格/矩形。
以下是我当前的代码,但没有将其删除。
Mat mask = new Mat();
Mat src = new Mat();
src = Imgcodecs.imread("enveloppe.jpg",Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Imgproc.cvtColor(src, hsvMat, Imgproc.COLOR_BGR2HSV);
Scalar lowerThreshold = new Scalar(0, 50, 50);
Scalar upperThreshold = new Scalar(25, 255, 255);
Mat mask = new Mat();
Core.inRange(hsvMat, lowerThreshold, upperThreshold, mask);
//src.setTo(new scalar(255,255,255),mask);
what to do next ?
最佳答案
这就是我解决问题的方法。我用C++解决了这个问题,并使用了OpenCV。
第1部分:查找候选框
首先,我想隔离特定于红色通道的信号。我将图像分为三个通道。然后,我从蓝色通道减去红色通道,从绿色通道减去红色通道。之后,我将之前的两个减法结果彼此相减。最终的减法结果如下图所示。
using namespace cv;
using namespace std;
Mat src_rgb = imread("image.jpg");
std::vector<Mat> channels;
split(src_rgb, channels);
Mat diff_rb, diff_rg;
subtract(channels[2], channels[0], diff_rb);
subtract(channels[2], channels[1], diff_rg);
Mat diff;
subtract(diff_rb, diff_rg, diff);
GaussianBlur(diff, diff, cv::Size(11, 11), 2.0, 2.0);
threshold(diff, diff, 5, 255, THRESH_BINARY);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(diff, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
Mat blurred_ch2;
GaussianBlur(channels[2], blurred_ch2, cv::Size(7, 7), 1, 1);
Mat laplace_result;
Laplacian(blurred_ch2, laplace_result, -1, 1);
Mat mask(src_rgb.size(), CV_8UC1);
for (int i = 0; i < contours.size(); ++i)
{
mask.setTo(0);
drawContours(mask, contours, i, cv::Scalar(200), -1);
Scalar mean, stdev;
meanStdDev(laplace_result, mean, stdev, mask);
if (stdev.val[0] < 10.0) continue;
Mat eroded;
erode(mask, eroded, cv::Mat(), cv::Point(-1, -1), 6);
subtract(mask, eroded, mask);
for (int c = 0; c < src_rgb.channels(); ++c)
{
erode(mask, eroded, cv::Mat());
subtract(mask, eroded, eroded);
Scalar mean, stdev;
meanStdDev(channels[c], mean, stdev, eroded);
channels[c].setTo(mean, mask);
}
}
Mat final_result;
merge(channels, final_result);
imshow("Final Result", final_result);
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
float area = rect.area();
if (area < 1000 || area > 1200) continue;
关于opencv - 从图像中删除框/矩形,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42213769/
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