OpenCV - 自适应阈值/有效降噪？

Question

我是 OpenCV 的新手，刚刚阅读了 cv2.adaptiveThreshold() 并决定尝试一下。 可悲的是，我似乎无法摆脱如此巨大的噪音。

有哪些有效的方法可以减少噪音，以便我可以绘制正确的轮廓？最佳做法是什么？为什么？

这是片段：

import cv2
import numpy as np

#####################################
winWidth = 640
winHeight = 840
brightness = 100

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, winWidth)
cap.set(4, winHeight)
cap.set(10, brightness)

kernel = (5, 5)

###########################################

def preprocessing(frame):
    imgGray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # mask = cv2.inRange(imgHsv, lower, upper)
    imgBlurred = cv2.GaussianBlur(imgGray, kernel, 1)
    gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)
    imgDial = cv2.dilate(gaussC, kernel, iterations=3)
    imgErode = cv2.erode(imgDial, kernel, iterations=1)

    return imgDial


def getcontours(imPrePro):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(imPrePro, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    for cnt in contours:
        cv2.drawContours(imgCon, cnt, -1, (255, 0, 0), 3)





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while (cap.isOpened()):
    success, frame = cap.read()
    if success == True:
        frame = cv2.flip(frame, 1)
        imgCon = frame.copy()
        imPrePro = preprocessing(frame)
        getcontours(imPrePro)
        cv2.imshow("Preprocessed", imPrePro)
        cv2.imshow("Original", imgCon)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break

Answer 1

我认为最好查看 blockSize 和 C 参数。

形成source：

<块引用>

blockSize：用于计算像素阈值的像素邻域大小：3、5、7 等。

<块引用>

C：从平均值或加权平均值中减去的常数（参见下面的详细信息）。通常为正，但也可能为零或负。

在您的示例中，您将 C 设置为 2：

gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

<头>

C=2	C=8

如您所见，您需要使用 blockSize 和 C 参数才能从自适应阈值中获得所需的结果。

在这个问题中，我们通过增加 C 参数来减少噪音。