批量处理和分解图像

Question

我正在尝试分割此集体图像中的每个魅力项目。

形状不规则且不一致：

https://i.imgur.com/sf8nOau.jpg

我有另一张图片，其中与顶行项目有一定的一致性，但理想情况下，我可以一次性处理和制作所有项目：

http://i.imgur.com/WiiYBay.jpg

我没有使用opencv的经验，所以我只是在寻找最好的工具或方法。我已经阅读了关于背景减法以及颜色聚类的内容，但我也不确定这些。

关于如何最好地接近这个的任何想法？感谢。

Answer 1

代码

import cv2
import numpy as np 

im=cv2.imread('so1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
res = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)
res = cv2.erode(res,kernel,iterations = 1)
res = cv2.dilate(res,kernel,iterations = 1)

cv2.imshow('thresh',res)
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(res.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

cv2.imshow('image',im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

现在有轮廓你可以裁剪出来

代码更新

import cv2
import numpy as np 

im=cv2.imread('so.jpg')
gray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
res = cv2.dilate(thresh,kernel,iterations = 1)
res = cv2.erode(res,kernel,iterations = 1)
res = cv2.dilate(res,kernel,iterations = 8)

cv2.imshow('thresh',res)
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(res.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
count=0

for cnt in contours:
    blank=np.zeros(im.shape,dtype=np.uint8)
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    epsilon = 0.001*cv2.arcLength(cnt,True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
    cv2.fillConvexPoly(blank,approx,(255, 255, 255))
    masked_image = cv2.bitwise_and(im, blank)
    cv2.imwrite('results_so/im'+str(count)+'.jpg',masked_image[y:y+h,x:x+w])
    count+=1
cv2.imshow('image',im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果

好的

坏人

一些小噪音也会被检测为物体，你可以通过仅拍摄面积大于某个值的轮廓来消除它们。