Question

在opencv2中，经过一些处理后，我有两个二进制Mat （白色是前景）。第一个Mat是第二个Mat的子图。也就是说：

    Mat mat_small = ....
    Mat mat_big = .....
    Mat result = someProcess(mat_small, mat_big)

我可以做结果= mat_big - mat_small。但mat_big的一些轮廓仍然存在。它看起来像一个又长又薄的外壳。我想删除shell。

我试过cv :: dilate和cv :: erode。在大多数情况下，它工作正常，但有时，长而薄的外壳不会被清除。

而且，有没有办法检测宽度很薄的东西？如果我能做到这一点，我也可以解决我的问题。但我不知道如何做到这一点。

自我回答

更新

从右到左，图像是Mat_big，Mat_small，Mat_minus（Mat_minus = Mat_big - Mat_small），Mat_result：

从右到左，图像是Mat_big，Mat_small，Mat_minus（Mat_minus = Mat_big - Mat_small），Mat_result。

在mat_minus中，我得到了一些我要删除的细长轮廓。

我使用cv :: erode和cv :: dilate在第四张图片中得到了结果。在大多数情况下，它工作正常，但当长而薄的轮廓变得更强一点时，我无法清楚地去除轮廓。

这样（轮廓变得更强一点）：

在cv :: erode之后，右边的轮廓很长很薄。当然我可以做cv :: erode很多次去除长而薄的轮廓。但这不是合理的方法。

你知道从一个平滑地减去另一个图像的方法吗？

Answer 1

您可以找到轮廓的boundingRect并根据它们的宽度或高度或纵横比（或全部3）来阈值它们以摆脱细轮廓，即仅考虑那些大于特定宽度/高度的轮廓/纵横比，忽略其余部分。