边缘检测后从各个方向裁剪图像

Question

我是OpenCV的新手。我想从图像中提取主要对象。所以，我在图像上应用了Canny以获取主对象周围的边缘并得到以下输出：

以下是在Python中使用OpenCV获取此代码的代码：

img = cv2.imread(file)
cv2.imshow("orig", img)
cv2.waitKey(0)
img = cv2.blur(img,(2,2))
gray_seg = cv2.Canny(img, 0, 50)

现在，我想在获取图像中的主要对象后，将下面的图像作为最终输出：

我想以优化的方式进行，因为我必须处理超过250万张图像。 任何人都可以帮我这个吗？

Answer 1

rect函数应该提供您需要的功能。下面是一个如何使用它的例子。

cv::Mat image(img);
cv::Rect myROI(posX, posY, sizeX, sizeY);   
cv::Mat croppedImage = image(myROI);

这是用c ++编写的，但应该能够找到python等价物。

我下面的链接提供了更多信息 How to crop a CvMat in OpenCV?

Answer 2

如您找到--start-address=<section_start + function_start> --stop-address=<section_start + function_start + function_size> ，然后要裁剪矩形区域，您应该计算clean canny edge。

步骤：

结果：

要计算canny区域边界，您可以找到非零点，然后获取rectangle boundary。使用NumPy轻松实现。然后使用切片操作进行裁剪。

min-max coords

当然，点上的#!/usr/bin/python3 # 2018.01.20 15:18:36 CST #!/usr/bin/python3 # 2018.01.20 15:18:36 CST import cv2 import numpy as np #img = cv2.imread("test.png") img = cv2.imread("img02.png") blurred = cv2.blur(img, (3,3)) canny = cv2.Canny(blurred, 50, 200) ## find the non-zero min-max coords of canny pts = np.argwhere(canny>0) y1,x1 = pts.min(axis=0) y2,x2 = pts.max(axis=0) ## crop the region cropped = img[y1:y2, x1:x2] cv2.imwrite("cropped.png", cropped) tagged = cv2.rectangle(img.copy(), (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0), 3, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("tagged", tagged) cv2.waitKey() 也可以。