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我正在使用 OpenCV 4 - python 3 - 在黑白图像中查找特定区域。

该区域不是 100% 填充的形状。它可能会缩小白线之间的一些差距。

这是我开始处理的基础图像： 根据

这是我期望的矩形 - 用 photoshop 制作 - ： 预期的

我用霍夫变换线得到的结果 - 不准确 - 错误的结果

所以基本上，我从第一张图片开始，我希望找到你在第二张图片中看到的内容。

知道如何获得第二张图像的矩形吗？

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3 回答 3

3

我想提出一种方法，它的计算成本可能比fmw42仅使用 NumPynonzero函数的答案中的解决方案便宜。基本上，找到两个轴的所有非零索引，然后获得最小值和最大值。因为我们这里有二进制图像，所以这种方法效果很好。

让我们看一下下面的代码：

import cv2
import numpy as np

# Read image as grayscale; threshold to get rid of artifacts
_, img = cv2.threshold(cv2.imread('images/LXSsV.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE), 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Get indices of all non-zero elements
nz = np.nonzero(img)

# Find minimum and maximum x and y indices
y_min = np.min(nz[0])
y_max = np.max(nz[0])
x_min = np.min(nz[1])
x_max = np.max(nz[1])

# Create some output
output = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.rectangle(output, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 0, 255), 2)

# Show results
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('output', output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我从 fmw42 的答案中借用裁剪后的图像作为输入，我的输出应该是相同的（或最相似的）：

输出

希望（也）有所帮助！

于 2019-10-21T05:13:26.103 回答
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在 Python/OpenCV 中，您可以使用形态学连接图像的所有白色部分，然后得到外轮廓。注意我已经修改了您的图像以从屏幕快照中删除顶部和底部的部分。

import cv2
import numpy as np

# read image as grayscale
img = cv2.imread('blackbox.png')

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold
_,thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)

# apply close to connect the white areas
kernel = np.ones((75,75), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# get contours (presumably just one around the outside) 
result = img.copy()
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
for cntr in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)
    cv2.rectangle(result, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# show thresh and result    
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("Bounding Box", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save resulting images
cv2.imwrite('blackbox_thresh.png',thresh)
cv2.imwrite('blackbox_result.png',result)


输入：

在此处输入图像描述

形态后的图像：

在此处输入图像描述

结果：

在此处输入图像描述

于 2019-10-20T17:29:48.863 回答
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这是对@fmw42 的回答稍作修改。这个想法是将所需区域连接成一个轮廓非常相似，但是您可以直接找到边界矩形，因为只有一个对象。使用相同的裁剪输入图像，结果如下。

在此处输入图像描述

我们也可以选择提取 ROI

在此处输入图像描述

import cv2

# Grayscale, threshold, and dilate
image = cv2.imread('3.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Connect into a single contour and find rect
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
dilate = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(dilate)
ROI = original[y:y+h,x:x+w]
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (36, 255, 12), 2)

cv2.imshow('image', image)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.waitKey()
于 2019-10-21T21:32:21.047 回答