如何解决如何忽略轮廓检测的图像区域,OpenCV
您好 OpenCV 专业用户!
我正在研究一个用例来检测矩形轮廓并提取它们以在此类图像中进行分析
我想忽略图像中的这 1 个区域(标记为黄色),因为它不需要,如何在使用轮廓检测时忽略该区域?
任何提示都会有所帮助,提前致谢.. :)
def getContours(img_name,img,img_color):
FLAG = 200
_,contours,hierachy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
has_Mask =False
has_hori_mask = False
has_vertical_mask = False
coordinates_dict = {}
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if area > 1000:
#cv2.drawContours(imgContour,cnt,-1,(0,255),3)
peri = cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxpolyDP(cnt,0.02*peri,True)
if len(approx)==4: # only interested in squares/rectangles
has_Mask = True
objCorner = 4
x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx)
if h>150 and w<40:
has_vertical_mask = True
cv2.rectangle(img_color,(x,y),(x+w,y+h),3)
coordinates_dict["vertical"]=y+h
elif w>150 and h<24:
has_hori_mask = True
cv2.rectangle(img_color,255,0),3)
coordinates_dict["horizontal"]=y+h
# save the image
cv2.imwrite(os.path.join(validation_folder,img_name),img_color)
解决方法
由于您的图像始终在顶部具有相同的边距,因此您可以在检测过程中排除此图像区域:
# margin in pixels
top_margin = 85
src = cv2.imread('test.jpg')
src_cropped = src[top_margin:src.shape[0],:]
src_gray = cv2.cvtColor(src_cropped,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(src_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
im2,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(src_cropped,-1,(0,255),3)
然后您可以将其应用于原始图像,以在整个图像的裁剪区域中获取边界框:
src[top_margin:src.shape[0],:] = src_cropped
绘制所有轮廓时得到以下结果:
如果将其与约束一起应用,它应该消除顶部不需要的轮廓。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。