python - 如何在 Python 中检测边缘并裁剪图像

Question

我是 Python 图像处理的新手，我正在尝试解决一个常见问题。我有一张带有一个人签名的图片。我想找到边缘并将其裁剪以适合图像中的签名。

输入图像

预期产出

我尝试了 Canny Edge Detection 并使用 PIL、CV2 的现有解决方案列表（文章和答案）裁剪图像，但似乎没有一个有效。我正在寻找一个可行的解决方案。

我尝试过的一些解决方案：

1. https://www.quora.com/How-can-I-detect-an-object-from-static-image-and-crop-it-from-the-image-using-openCV

2. 边缘检测后从四面八方裁剪图像

3. 如何从图像中裁剪出最大的矩形

还有更多......虽然看起来很简单，但没有任何工作。使用任何现有解决方案时，我遇到了错误或没有预期的输出。

Answer 1

你需要的是阈值。在 OpenCV 中，您可以使用cv2.threshold().

我对它开了一枪。我的方法如下：

1. 转换为灰度
2. 阈值图像只得到签名，没有别的
3. 找出那些像素在阈值图像中出现的位置
4. 以原始灰度裁剪该区域
5. 从对显示不那么严格的裁剪创建一个新的阈值图像

这是我的尝试，我认为效果很好。

import cv2
import numpy as np

# load image
img = cv2.imread('image.jpg') 
rsz_img = cv2.resize(img, None, fx=0.25, fy=0.25) # resize since image is huge
gray = cv2.cvtColor(rsz_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grayscale

# threshold to get just the signature
retval, thresh_gray = cv2.threshold(gray, thresh=100, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# find where the signature is and make a cropped region
points = np.argwhere(thresh_gray==0) # find where the black pixels are
points = np.fliplr(points) # store them in x,y coordinates instead of row,col indices
x, y, w, h = cv2.boundingRect(points) # create a rectangle around those points
x, y, w, h = x-10, y-10, w+20, h+20 # make the box a little bigger
crop = gray[y:y+h, x:x+w] # create a cropped region of the gray image

# get the thresholded crop
retval, thresh_crop = cv2.threshold(crop, thresh=200, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# display
cv2.imshow("Cropped and thresholded image", thresh_crop) 
cv2.waitKey(0)

结果如下：