opencv - 查找图像中最大的 blob

Question

我在使用 EmguCV 从图像中提取 blob 时遇到一些问题。我在网上看到的所有东西都使用 Contours 对象，但我猜想它是从 EmguCV3.0 中删除的？每次我尝试使用它时都会遇到异常。我还没有发现很多最近的/相关的 SO 主题并没有过时。

基本上，我有一张叶子的照片。背景可能是白色、绿色、黑色等。我想从根本上移除背景，以便我可以在不干扰背景的情况下对叶子执行操作。我只是不确定我要去哪里错了:

        Image<Bgr, Byte> Original = Core.CurrentLeaf.GetImageBGR;
        Image<Gray, Byte> imgBinary = Original.Convert<Gray, Byte>();
        imgBinary.PyrDown().PyrUp(); // Smoothen a little bit
        imgBinary = imgBinary.ThresholdBinaryInv(new Gray(100), new Gray(255)); // Apply inverse suppression

        // Now, copy pixels from original image that are black in the mask, to a new Mat.  Then scan?
        Image<Gray, Byte> imgMask;
        imgMask = imgBinary.Copy(imgBinary);
        CvInvoke.cvCopy(Original, imgMask, imgBinary);

        VectorOfVectorOfPoint contoursDetected = new VectorOfVectorOfPoint();
        CvInvoke.FindContours(imgBinary, contoursDetected, null, Emgu.CV.CvEnum.RetrType.List, Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);

        var contoursArray = new List<VectorOfPoint>();
        int count = contoursDetected.Size;
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
            using (VectorOfPoint currContour = contoursDetected[i])
            {
                contoursArray.Add(currContour);
            }
        }

有了这个，我得到一个带有一点白线的黑色图像。我来回绞尽脑汁，也想不出什么来。任何指针将不胜感激!

Answer 1

我认为您需要在每个轮廓上使用 ContourArea 找到哪个是最大的区域。

找到最大轮廓后，您需要使用 FillPoly 填充它(因为轮廓只是 blob 的放置线，而不是其中的所有像素)并创建一个掩码，该掩码作为值为 1 的叶像素，其他所有值为 0 .

最后使用掩码从原始图像中提取叶子像素

我对c#不是很精通，所以我用opencv在python中附加了一个代码来给你一些帮助。

结果图像:


希望这会足够有帮助。

import cv2
import numpy as np

# Read image

Irgb = cv2.imread('leaf.jpg')
R,G,B = cv2.split(Irgb)

# Do some denosiong on the red chnnale (The red channel gave better result than the gray because it is has more contrast
Rfilter = cv2.bilateralFilter(R,25,25,10)

# Threshold image
ret, Ithres = cv2.threshold(Rfilter,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# Find the largest contour and extract it
im, contours, hierarchy = cv2.findContours(Ithres,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE )

maxContour = 0
for contour in contours:
    contourSize = cv2.contourArea(contour)
    if contourSize > maxContour:
        maxContour = contourSize
        maxContourData = contour

# Create a mask from the largest contour
mask = np.zeros_like(Ithres)
cv2.fillPoly(mask,[maxContourData],1)

# Use mask to crop data from original image
finalImage = np.zeros_like(Irgb)
finalImage[:,:,0] = np.multiply(R,mask)
finalImage[:,:,1] = np.multiply(G,mask)
finalImage[:,:,2] = np.multiply(B,mask)
cv2.imshow('final',finalImage)