Opencv:在轮廓图像中填充颜色

时间:2013-04-29 20:54:19

标签: c++ python objective-c opencv image-processing

感谢你提前阅读。

我正在进行信用卡OCR相关项目,其中一步需要为已经轮廓化的图像填充颜色。

示例图片包括:

我的目标是填补黑色空白区域:

虽然看起来很简单,但我找不到令人满意的解决方案。

我正在尝试findContours功能,但我发现它非常令人困惑。运行以下功能后:

findContours( cvMatImage, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0) );

奇怪的是,不仅没有正确地提取轮廓点,而且原始输入图像似乎也有自己的颜色反转。

非常感谢有关如何完成目标或如何正确使用findContours功能的任何输入。

更新

非常感谢你的意见。

事实上,我的问题中包含的图像已经被二值化 - 而且我还对图像应用了“自适应阈值处理”程序。

原始图片如下所示:http://i.stack.imgur.com/DkIKt.png

CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(self.CGImage);
CGFloat cols = self.size.width;
CGFloat rows = self.size.height;

Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels

CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to  data
                                                cols,                       // Width of bitmap
                                                rows,                       // Height of bitmap
                                                8,                          // Bits per component
                                                cvMat.step[0],              // Bytes per row
                                                colorSpace,                 // Colorspace
                                                kCGImageAlphaNoneSkipLast |
                                                kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags
CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), self.CGImage);
CGContextRelease(contextRef);
CGColorSpaceRelease(colorSpace);

Mat cvImage_gray, cvImage_threshold;

cvtColor(cvImageOrg, cvImage_gray, CV_RGB2GRAY); //Binarize

adaptiveThreshold(cvImage_gray, cvImage_threshold, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, neighbor, threshRed); //Adaptive threshold

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您应该对图像进行二值化。 findContours仅适用于图像中只有黑色和白色。

因此,您应该查看图像和阈值中的每个像素。如果它低于某个值使其变黑,则其他明智的变为白色。对我来说,提供的图像看起来也有一些灰色像素。

此外,你应该知道找到轮廓'破坏'提供的图像。它不会自己创建副本。因此,如果你想保留原文,你应该传递一份副本。

找到轮廓后,您可以在原始图像上使用该信息,并更改找到区域中像素的颜色值。

修改:

好的,在我阅读您的更新后,我会建议如下:
使背景,有点蓝色,黑色 为此,您需要检查每个像素并查看颜色值。

如果它有足够的蓝色,则使其变黑 你变成白色的其他东西。

之后你的背景应该是黑色的,你的数字应该是白色的。您现在可以执行findContours,或者如果您只想要数字为黑色并且背景为白色:在二值化过程中反转图像或交换黑白。

  

重要:
  你对图像所做的事实上并没有将其二值化。你拿了   颜色。二值化仅指两种颜色。像素将是   黑或白。不是灰色的   您的阈值实际上不是阈值,因为您获取的值(255)是最大值(因为这是您可以使用8位的最高数字)。阈值处理的工作方式不同:对于二进制阈值,您有一个值,低于或等于的所有值都将是一种颜色,上面的所有内容都将是另一种颜色。对于255,整个图像应变为一种颜色....
  有了门槛,你通常可以玩一下,直到满足你的需要为止