Python：如何检测图像边缘的矩形并将其裁剪成正方形？

Question

我已经学会了使用PIL在图像中检测边缘（图像大多数是白色背景和黑色绘画标记）。如何检测包含这些边缘的矩形，以便我可以裁剪图像。

例如，我想裁剪类似这样的东西：

转换为：

或者这个：

转换为：

我熟悉PIL中的裁剪，但不知道如何自动围绕对象居中。

更新:

我通过以下方式成功检测到边缘：

from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open("myImage.png")
image = image.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

我该如何获取包含所有这些边缘的矩形？

- KingPolygon

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哦，那应该很困难。你怎么知道这个“关键特性”在哪里？不过这很有趣。 - ForceBru

哦，关于关键特性，我指的是任何标记（在上面的示例中是整个数字3），它会尝试裁剪它，以便所有标记都适合新的裁剪图像中。 - KingPolygon

Answer 1

你可以使用OpenCV来完成这个任务。

import cv2

#Load the image in black and white (0 - b/w, 1 - color).
img = cv2.imread('input.png', 0)

#Get the height and width of the image.
h, w = img.shape[:2]

#Invert the image to be white on black for compatibility with findContours function.
imgray = 255 - img
#Binarize the image and call it thresh.
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#Find all the contours in thresh. In your case the 3 and the additional strike
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#Calculate bounding rectangles for each contour.
rects = [cv2.boundingRect(cnt) for cnt in contours]

#Calculate the combined bounding rectangle points.
top_x = min([x for (x, y, w, h) in rects])
top_y = min([y for (x, y, w, h) in rects])
bottom_x = max([x+w for (x, y, w, h) in rects])
bottom_y = max([y+h for (x, y, w, h) in rects])

#Draw the rectangle on the image
out = cv2.rectangle(img, (top_x, top_y), (bottom_x, bottom_y), (0, 255, 0), 2)
#Save it as out.jpg
cv2.imwrite('out.jpg', img)

示例输出

- vitalii

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我还没有安装OpenCV（遇到了麻烦），但如果您能评论您的代码，那会很好 :) 我会尽快尝试测试它。 - KingPolygon

openCV的boundingRect调用返回矩形的宽度和高度还是右下角坐标？如果是宽度和高度而不是坐标，上面的代码将以非常错误的方式工作。如果是坐标，您可以将它们命名为x1、y1、x2、y2，而不是x、y、w、h。 - jsbueno

@jsbueno boundingRect 返回左上角坐标和矩形的宽度和高度。为什么它不起作用？ - vitalii

@jsbueno 相反，cv2.rectangle 接受左上角和右下角坐标，因此我们可以通过计算 x+w, y+h 来获取右下角。 - vitalii

因为你正在取"max"并传递"w"和"h" - 如果你只是将"...，x + w，y + h)"传递给上面的max调用，它就会起作用。 - jsbueno