python - OpenCV：去噪对象跟踪

问题描述

我正在尝试提取一个蓝色对象，非常类似于https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html#object-tracking中描述的对象

此处是要提取三个蓝色形状的原始图像的示例：

捕获的图像有噪声，未经过滤的形状检测返回数百到数千个“蓝色”形状。为了减轻这种情况，我应用了以下步骤：

在过滤之前模糊图像，导致封闭的表面
将蒙版图像（之后bitwise_and）转换回灰度
应用 OTSU 阈值
最后，检测轮廓

完整的代码是：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
    ret, frame = cap.read()
    blur = cv2.GaussianBlur(frame, (15, 15), 0)

    hsv = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_red = np.array([115, 50, 50])
    upper_red = np.array([125, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    blue = cv2.bitwise_and(blur, blur, mask=mask)
    gray = cv2.cvtColor(blue, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    (T, ted) = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(
        ted, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contours:
        cv2.drawContours(frame, [cnt], 0, (0, 255, 0), 3)

    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    cv2.putText(frame, str(len(contours)), (10, 500), font, 2, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)

    cv2.imshow('mask', mask)
    cv2.imshow('blue', blue)
    cv2.imshow('grey', gray)
    cv2.imshow('thresholded', ted)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

不幸的是，还剩下 6-7 个轮廓，而应该有 3 个。

如何进一步细化图像处理以获得三个形状？

标签： pythonopencvimage-segmentation

您可以将形态学操作与连通分量分析结合使用：

对灰度图像应用侵蚀：https ://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=erode#erode
查找连接组件，函数 cv::connectedComponents ( https://docs.opencv.org/3.1.0/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#gac2718a64ade63475425558aa669a943a )
保留面积大于给定阈值的连接组件。
扩展生成的掩码：https ://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=dilate#dilate

如果您正在寻找特定形状（例如形状）的形状，您可以使用一些形状描述符。

最后，我建议您尝试用双边滤波器（https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/filtering.html#bilateralfilter）替换高斯滤波器，以更好地保留形状。如果您想要更好的过滤器，请查看有关 NL-means 过滤器的本教程（https://docs.opencv.org/3.3.1/d5/d69/tutorial_py_non_local_means.html）

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