如何使用Python OpenCV检测和提取矩形？

Question

我正在尝试从轮廓中检测出三个矩形。我已经从整个图像中提取了整个轮廓。下面是提取的轮廓图像。我想找出一种方法来进一步从整个轮廓中提取三个矩形面板。

提取的轮廓图像：

- Nisarg Dave

Answer 1

这里有一种简单的方法：

• 将图像转换为灰度
• 阈值处理以获得二进制图像
• 执行形态学操作以平滑图像
• 查找轮廓并提取ROI

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将图像转换为灰度后，我们进行阈值处理以获取二值图像。

image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

接下来我们创建一个内核并对图像进行形态学操作以使其更加平滑。这一步通过侵蚀图像“断开”连接三个矩形的关节。点击此处查看形态学操作的详细信息。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25,25))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=3)

从这里我们使用 numpy 切片找到轮廓并提取 ROI。所需矩形的边界框绘制在原始图像上。

cnts = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

image_number = 0
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite("ROI_{}.png".format(image_number), ROI)
    image_number += 1

这是每个单独保存的ROI。

完整代码

import cv2

image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25,25))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=3)

cnts = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

image_number = 0
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite("ROI_{}.png".format(image_number), ROI)
    image_number += 1

cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

- nathancy

Answer 2

这似乎需要使用具有足够大内核的 开运算 来侵蚀矩形之间的线条。

另一种方法是多次进行 侵蚀 操作，然后再进行相同次数的 膨胀 操作。

还有一个小建议，您可能需要对图像应用阈值，因为它看起来存在一些噪点（特别是左侧和顶部的矩形）。

- Zlatomir