如何使用OpenCV从屏幕截图中裁剪图像？

Question

我最近开始研究图像处理，并完成了一项任务，需要使用OpenCV从移动Instagram屏幕截图中裁剪图像。我需要找到轮廓和裁切的图像边缘，但是我不确定如何正确执行此操作。

我尝试查找如下示例：

How to crop biggest rectangle out of an image

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

How to detect edge and crop an image in Python

How to crop rectangular shapes in an image using Python

但是我仍然不知道该怎么做。

基本上我有这样的图像：

https://imgur.com/a/VbwCdkO 和 https://imgur.com/a/Mm69i35

结果应该是这样的：

https://imgur.com/a/Bq6Zjw0

https://imgur.com/a/AhzOkWS

使用的屏幕截图仅应来自Instagram的移动版本，并且可以假定它们始终为矩形

如果有不止一个像这样的图像：

https://imgur.com/a/avv8Wvv

然后仅裁剪两个中的一个（无关紧要）。 例如：

https://imgur.com/a/a4KnRKC

谢谢！

Answer 1

快照图像的显着特征之一是白色背景色。一切都显示在其顶部，即使是该用户图像也是如此。因此，我们将尝试分割出背景，从而使我们剩下一些较小的组件，例如Instagram图标，喜欢等。然后，假设用户图像是屏幕上显示的最大元素，我们将选择最大的元素。然后，我们只需找到最大轮廓的cv2.boundingRect()并相应地裁剪快照即可：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("/path/to/img.jpg")

white_lower = np.asarray([230, 230, 230])
white_upper = np.asarray([255, 255, 255])

mask = cv2.inRange(img, white_lower, white_upper)
mask = cv2.bitwise_not(mask)

现在，我们在此蒙版中填充找到的轮廓，然后选择最大的轮廓。

im, cnt, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
largest_contour = max(cnt, key=lambda x:cv2.contourArea(x))
bounding_rect = cv2.boundingRect(largest_contour)

cropped_image = img[bounding_rect[1]: bounding_rect[1]+bounding_rect[3],
                bounding_rect[0]:bounding_rect[0]+bounding_rect[2]]