裁剪X射线图像以去除黑色背景

Question

我想从X射线中移除背景以提取实际区域。所以我原来的 图片看起来像左侧图片，我想裁剪成图片。

赞赏使用Python和Open-CV的解决方案。

有多个文件，因此我们不知道其高度和宽度。提前播种。因此，需要对其进行计算。

Answer 1

这是在Python / OpenCV中执行此操作的一种方法。

• 阅读输入内容
• 转换为灰色
• 阈值
• 将底部的两行白变黑
• 查找所有白色像素在图像中的位置
• 获取这些像素的边界
• 在边界处裁剪图像
• 保存结果

输入：

import cv2
import numpy as np

# load image as grayscale
img = cv2.imread('xray_chest.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold 
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
hh, ww = thresh.shape

# make bottom 2 rows black where they are white the full width of the image
thresh[hh-3:hh, 0:ww] = 0

# get bounds of white pixels
white = np.where(thresh==255)
xmin, ymin, xmax, ymax = np.min(white[1]), np.min(white[0]), np.max(white[1]), np.max(white[0])
print(xmin,xmax,ymin,ymax)

# crop the image at the bounds adding back the two blackened rows at the bottom
crop = img[ymin:ymax+3, xmin:xmax]

# save resulting masked image
cv2.imwrite('xray_chest_thresh.jpg', thresh)
cv2.imwrite('xray_chest_crop.jpg', crop)

# display result
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("crop", crop)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

阈值图像的底部两行被涂黑：

已裁剪的输入：

另一种方法是从阈值图像中获得白色区域的外部轮廓。获取轮廓的边界。然后裁剪到这些界限。