Opencv：在轮廓图像中填充颜色

Question

Opencv：在轮廓图像中填充颜色

c++pythonobjective-copencvimage-processing

3

感谢您提前阅读此内容。

我正在进行一项与信用卡OCR相关的项目，其中一步需要向已轮廓化的图像中填充颜色。

示例图像包括：

我的目标是将白色空间填充为黑色：

尽管看起来很简单，但我无法找到令人满意的解决方案。

我尝试使用findContours函数，但我发现它非常混乱。运行以下函数后：

findContours( cvMatImage, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0) );

奇怪的是，不仅轮廓点没有被正确提取，而且原始输入图像似乎也反色了。

欢迎提出任何关于如何完成我的目标或如何正确使用findContours函数的建议。

更新：

非常感谢您的宝贵意见。

实际上，我问题中包含的图像已经被二值化，并且我已经对该图像应用了“自适应阈值化”程序。

原始图像如下：http://i.stack.imgur.com/DkIKt.png

CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(self.CGImage);
CGFloat cols = self.size.width;
CGFloat rows = self.size.height;

Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels

CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to  data
                                                cols,                       // Width of bitmap
                                                rows,                       // Height of bitmap
                                                8,                          // Bits per component
                                                cvMat.step[0],              // Bytes per row
                                                colorSpace,                 // Colorspace
                                                kCGImageAlphaNoneSkipLast |
                                                kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags
CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), self.CGImage);
CGContextRelease(contextRef);
CGColorSpaceRelease(colorSpace);

Mat cvImage_gray, cvImage_threshold;

cvtColor(cvImageOrg, cvImage_gray, CV_RGB2GRAY); //Binarize

adaptiveThreshold(cvImage_gray, cvImage_threshold, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, neighbor, threshRed); //Adaptive threshold

- Ted

https://dev59.com/DnI-5IYBdhLWcg3wta1q - LovaBill

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- MentholBonbon · Accepted Answer

您应该对图像进行二值化。当图像中只有黑色和白色时，findContours才能正常工作。

因此，您应该查看图像中的每个像素并进行阈值处理。如果它低于某个值，则将其变为黑色，否则将其变为白色。对我来说，所提供的图像似乎还有一些灰色像素。

另外，您应该知道，find contours会“破坏”所提供的图像。它不会自己创建副本。因此，如果要保留原始图像，则应传入副本。

在找到轮廓之后，您可以在原始图像上使用该信息并更改找到区域中像素的颜色值。

编辑：

好的，在阅读了您的更新之后，我建议执行以下操作：
将背景（稍微带点蓝色）变为黑色。
为此，您需要检查每个像素并查看颜色值。

如果它有足够的蓝色，则将其变为黑色。
其他所有内容都变为白色。

之后你的背景应该是黑色的，数字应该是白色的。你现在可以使用findContours，或者如果你只想让数字为黑色，背景为白色：反转图像或在二值化过程中交换黑色和白色。

重要提示：
你对图像所做的实际上并不是二值化。你把颜色去掉了。二值化意味着只有两种颜色。一个像素要么是黑色要么是白色。不是灰色。
你的阈值实际上并没有进行阈值处理，因为你取的值(255)是最大值(因为这是8位最高的数字)。阈值处理的工作方式不同: 对于二进制阈值，你有一个值，所有小于或等于该值的都是一种颜色，所有大于该值的都是另一种颜色。对于255，整个图像应该变成一种颜色...
通常你需要调整阈值，直到符合你的需求