OpenCV处理-边缘检测和裁剪

Question

如何从预处理图像中去除不规则的白色像素。

我尝试过腐蚀，这会使所有像素变黑。

预处理后：

要求：

我的代码：

Mat  img, edges, erode, blurred, element;
element = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(7, 7), cv::Point(-1,-1) ); 

img = imread("img1925.jpeg");    //  read the image
cv::Canny(img, edges, 30, 255, 3);    // detect the edges with threshold limit

//    cv::erode(edges, erode, element);

GaussianBlur(edges, blurred, cv::Size(7, 7), 0);    // blurring

//    Rect ROI = boundingRect(blurred);       // draw rect for ROI
//    Mat src = thresh(ROI);

namedWindow("image", WINDOW_NORMAL);
imshow("image", blurred);
waitKey(0);
return 0;

正在寻找建议！

Answer 1

我不确定从预处理图像中删除不规则的白色像素意味着什么，但是如果您的目标是提取对象的ROI，则可以采用以下方法：

• 将图像转换为灰度图像，将高斯模糊转换为平滑图像
• 获得二进制图像的自适应阈值
• 查找轮廓并使用轮廓区域进行过滤
• 提取图像中最大的轮廓并裁剪ROI

---

这是结果

如果您在阈值图像上裁剪了ROI，则结果如下

我用Python实现了它，但是您可以在C ++中遵循相同的步骤

import cv2

image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (7,7), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,3)

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    ROI = image[y:y+h, x:x+w]
    break

cv2.imwrite('ROI.png', ROI)
cv2.waitKey()