Question

我有这张图片： character

我已经成功隔离了字符，现在我想将图像裁剪到二进制对象的边界。这是我要裁剪的清理图像：edited

我似乎无法弄清楚代码。这是我尝试过的：

inv = cv2.bitwise_not(img)
mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
_, cnts, hier = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in cnts:
    if cv2.contourArea(c) > 100:
        cv2.drawContours(mask, [c], 0, 255, -1)
        x, y, h, w = cv2.boundingRect(c)
        roi = mask[y:y + h, x:x + w]
        crop = img[y:y + h, x:x + w]
        final = crop * (roi / 255)

Answer 1

如果要裁剪具有（x1，y1）和（x2，y2）点的图像

(x1,y1)+-------+
       |       |
       |       |
       +-------+(x2,y2)
## mask is a numpy array (an image)
croped_image = mask[y1:y2, x1:x2] ## this will return a cropped image

但是对于您的问题，您希望边界矩形裁剪出我想是的二进制图像

请参阅：https://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html

_, contours, _ = cv2.findContours( mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE )
contour        = max(contours, key = cv2.contourArea)
x, y, w, h     = cv2.boundingRect(contour)
x1, y1, x2, y2 = x, y, x+w, y+h

现在使用这些点来裁剪图像

Answer 2

您可以简单地使用max来找到最大轮廓，并使用cv2.boundingRect来找到最大轮廓的坐标，然后对其进行裁剪。

c = max(contours, key = cv2.contourArea)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

在这种情况下，最好在使用cv2.RETR_EXTERNAL时使用cv2.RETR_LIST而不是cv2.findContours，因为在这种情况下，您只在寻找对象的边界，而不是内部细节。

根据对象的高度和宽度裁剪二进制图像

2 个答案: