OpenCV - 查找没有清晰边框的区域轮廓

时间:2017-06-12 20:04:41

标签: python opencv

我有一些图像,我想用OpenCV和python过滤掉黑色区域。问题是这些图像来自卫星镜头并且没有明显的边界。

在上面添加的图像中,第一个是原始图像,第二个是模糊版本,我对中间的小暗区感兴趣。最终,我希望将此区域标记为单个轮廓区域。

我的主要问题似乎是当我使用OpenCV findContours函数时,我得到了很多小轮廓而不是一个(或两个)大轮廓。

我对OpenCV相当新,所以任何帮助都会受到赞赏!

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

以下是我通过简单的管道获得的一些粗略结果: enter image description here 代码也是相当不言自明的

import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
    pass

cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('high','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('low','image',0,255,nothing)
cv2.namedWindow('Edges')

while(1):
    image = cv2.imread("PATH TO IMAGE HERE")
    imgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    high = cv2.getTrackbarPos('high', 'image')
    low = cv2.getTrackbarPos('low', 'image')

    edges = cv2.Canny(imgray, low, high)
    kernel = np.ones((8, 8), np.uint8)
    closing = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    cv2.imshow('Edges', closing)

    ret,thresh = cv2.threshold(closing,low,high,0)
    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    largest_area = 0
    largest_contour_index = 0
    counter = 0
    for i in contours:
        area = cv2.contourArea(i)
        if (area > largest_area):
            largest_area = area
            largest_contour_index = counter

        counter = counter + 1

    cv2.drawContours(image, contours, largest_contour_index, (0,255,0), 1)

    cv2.imshow('image', image)

    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:
        break 

管道如下:

  1. 阅读流畅的图片
  2. 转换为灰度
  3. 应用形态学操作closing(8x8蒙版)
  4. 查找轮廓
  5. 找到最大的轮廓(区域明智)