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我正在尝试提取图像中大白色区域的坐标,如下所示:这是原始图像:
使用小方核,我应用闭合操作来填充小孔并帮助识别图像中的较大结构,如下所示:
import cv2
import numpy as np
import imutils
original = cv2.imread("Plates\\24.png")
original = cv2.resize(original, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
gray = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# next, find regions in the image that are light
squareKern = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
light = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, squareKern)
light = cv2.threshold(light, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
生成的图片如下:
这是另一个例子:
我希望能够做的是检测板中的大白色区域,如下所示:
请记住,轮廓不适用于许多示例
最佳答案
使用您提供的一张图片:
关于如何解决这个问题,我提出了两种方法:
如您所见,图像中有 3 个大轮廓;顶部矩形及其下方的两个矩形,您希望将其作为一个整体进行检测。
所以我在你的图像上使用了一个阈值,检测了阈值图像的轮廓,并索引了第二大轮廓和第三大轮廓(最大的是你想要忽略的顶部矩形)。
这是阈值图像:
我将两个轮廓叠加在一起并检测了两个轮廓的边界框:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("image.png")
def process(img):
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(img_gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_blur = cv2.GaussianBlur(thresh, (5, 5), 2)
img_canny = cv2.Canny(img_blur, 0, 0)
return img_canny
def get_contours(img):
contours, _ = cv2.findContours(process(img), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
r1, r2 = sorted(contours, key=cv2.contourArea)[-3:-1]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.r_[r1, r2])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
get_contours(img)
cv2.imshow("img_processed", img)
cv2.waitKey(0)
输出:
由于底部的 2 个矩形比盘子的顶部矩形更白,我使用了一个阈值来遮盖盘子的顶部:
我在上面显示的蒙版上使用了 canny 边缘检测器。
import cv2
def process(img):
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(img_gray, 163, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img_canny = cv2.Canny(thresh, 0, 0)
img_dilate = cv2.dilate(img_canny, None, iterations=7)
return cv2.erode(img_dilate, None, iterations=7)
def get_contours(img):
contours, _ = cv2.findContours(process(img), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max(contours, key=cv2.contourArea))
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
img = cv2.imread("egypt.png")
get_contours(img)
cv2.imshow("img_processed", img)
cv2.waitKey(0)
输出:
当然,如果板的顶部不比底部亮,则此方法可能无法正常工作。
关于python - 如何使用 Opencv 和 Python 检测图像中的白色区域?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67457125/
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