使用Python OpenCV寻找模糊物体周围的紧密轮廓

Question

我在模糊的物体周围寻找轮廓时遇到了麻烦。以下是我想要实现的一些示例：

正如您所看到的，这些物体非常模糊。我尝试计算平均背景值并使用简单的阈值。问题是，较小的颗粒比较大的颗粒亮得多。因此，当我使用简单的阈值时，它要么切掉太多的小颗粒，要么不能紧密地围绕较大的颗粒。我还尝试根据对象的最暗像素值设置阈值。虽然这对某些颗粒有效，但只要一个颗粒既有暗区域又有亮区域，它就会崩溃。

我还尝试了skimage熵过滤器，但没有成功。由于图像的模糊性，Canny边缘检测也不可能。

但是，既然我的眼睛能够勾勒出物体的轮廓，我认为必须有一种简单的方法来使用Python和OpenCV找到轮廓。

提前感谢！ Luca

- Luca Rüffert

Answer 1

一种简单的方法是使用大津阈值或自适应阈值来自动确定阈值。思路是先进行高斯模糊，然后进行阈值处理以获得二值图像，接着查找轮廓并使用cv2.drawContours突出显示轮廓。您可能需要调整参数以获得所需的输出结果。结果如下：

输入（截图）-> 输出

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Gaussian blur, Adaptive threshold
image = cv2.imread('2.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (9,9), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,23,3)

# Find contours and filter using contour area
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 10:
        cv2.drawContours(image, [c], -1, (36,255,12), 1)

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

- nathancy

Answer 2

我觉得我终于找到了我的问题的答案。如果有人遇到类似的问题，请查找OpenCV的自适应阈值可能性！

- Luca Rüffert

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请考虑添加您自己的解决方案（包括代码和结果）。这可能对他人有所帮助。 - Andreas K.