python - 如何在 Python 中使用 OpenCv 裁剪图像中的小像素区域

Question

我想在图像中裁剪出一个充满小曲线的区域。

原始图像如下所示：

使用开场变形，我可以消除大部分噪音。结果是这样的：

我尝试使用dilate将这些像素连接到我想要的区域，但结果并不令人满意。

opencv中有没有可以定位这个区域的函数？

标签： pythonimageopencvimage-processingcomputer-vision

Answer 1

你走在正确的轨道上，这是一种使用形态变换的方法

• 将图像转换为灰度和高斯模糊
• 大津的门槛
• 执行形态学操作
• 使用最大面积查找轮廓和过滤
• 提取投资回报率

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这个想法是将所需区域连接到单个轮廓中，然后使用最大面积进行过滤。这样，我们可以将区域作为一个整体来抓取。这是检测到的区域

之后，我们可以使用 Numpy 切片提取区域

import cv2

image = cv2.imread('1.jpg')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 0)
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)[1]

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2,2))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
dilate_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9))
dilate = cv2.dilate(opening, dilate_kernel, iterations=5)

cnts = cv2.findContours(dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)

for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    break

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.waitKey(0)