如何使用OpenCV从图像中删除内部轮廓和边框轮廓？

Question

我使用OpenCv中的findContours（）函数绘制轮廓线。 我想从中消除边框和内部轮廓

这是我用来绘制轮廓的代码

import numpy as np
import cv2 as cv

im = cv.imread('0.jpg')
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
#ret, thresh = cv.threshold(imgray, 127, 255, 0)
blur = cv.GaussianBlur(imgray,(5,5),0)
ret3,thresh = cv.threshold(blur,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_TREE, 
cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(im, contours, -1 ,(0,0,255), 1)
cv.imwrite('image.jpg',im)

Answer 1

函数findContours检测非零像素周围的轮廓。在您的示例中，背景为白色，而您要检测的对象为黑色，因此轮廓是在背景周围检测到的，而不是您期望的对象。您可以简单地使用cv2.bitwise_not函数对图像进行否定以使背景变黑，假设背景颜色为255。

现在，当您正确定义了对象和背景时，可以将标志CV_RETR_EXTERNAL用于findContours函数，以仅检测外部轮廓。请注意，如果背景为白色，则此标志将不起作用，因为所有这些字母都是图像边框上这个大轮廓的内部轮廓。

这是固定代码：

import numpy as np
import cv2 as cv

im = cv.imread('0.jpg')
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv.GaussianBlur(imgray, (5, 5), 0)
ret3, thresh = cv.threshold(blur, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
thresh_inverse = cv.bitwise_not(imgray)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh_inverse, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv.drawContours(im, contours, -1, (0, 0, 255), 1)
cv.imwrite('image.jpg', im)

更新

作为使用cv2.bitwise_not的替代方法，您可以更改阈值函数，该函数将255的值分配给深色字母而不是背景：

ret3, thresh = cv.threshold(blur, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)