如何从图像中裁剪边界框

Question

稍微解释一下这个问题。我有一个图像已经包含一个白色边框，如下所示： Input image

我需要的是裁剪由边界框包围的图像部分。

FindContours似乎不适用于此，所以我尝试使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

bounding_box_image = cv2.imread('PedestrianRectangles/1/grim.pgm')

edges = cv2.Canny(bounding_box_image, 50, 100)  # apertureSize=3

cv2.imshow('edge', edges)
cv2.waitKey(0)

lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=0.5, theta=1 * np.pi / 180, 
threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=50)

# print(len(lines))

for i in lines:
    for x1, y1, x2, y2 in i:
        # print(x1, y1, x2, y2)
        cv2.line(bounding_box_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

cv2.imwrite('houghlines5.jpg', bounding_box_image)

没有任何成功。玩这些参数也没有太大帮助。我的代码段的结果显示在下图中： Output

我有想法在线路检测等之后进行裁剪。

我对opencv比较新，所以请帮助我们。我缺少这个问题的好方法吗？谷歌搜索没有帮助所以任何链接，代码片段将有所帮助。

Answer 1

  

  
1. 二进制@ 250
的阈值   
2. 在二进制文件中查找轮廓
  
3. 按boundingRect的高度/宽度过滤轮廓
  

Answer 2

感谢Silencer，在他的帮助下我能够使它工作，所以我提供代码并希望它能帮助其他人：

import cv2
import numpy as np

bounding_box_image = cv2.imread('PedestrianRectangles/1/grim.pgm')
grayimage = cv2.cvtColor(bounding_box_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, mask = cv2.threshold(grayimage, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)

image, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_LIST, 
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:

    if cv2.contourArea(contour) < 200:
        continue

    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)

    ext_left = tuple(contour[contour[:, :, 0].argmin()][0])
    ext_right = tuple(contour[contour[:, :, 0].argmax()][0])
    ext_top = tuple(contour[contour[:, :, 1].argmin()][0])
    ext_bot = tuple(contour[contour[:, :, 1].argmax()][0])

    roi_corners = np.array([box], dtype=np.int32)

    cv2.polylines(bounding_box_image, roi_corners, 1, (255, 0, 0), 3)
    cv2.imshow('image', bounding_box_image)
    cv2.waitKey(0)

    cropped_image = grayimage[ext_top[1]:ext_bot[1], ext_left[0]:ext_right[0]]
    cv2.imwrite('crop.jpg', cropped_image)

输出