是否在Opencv Python轮廓中获取区域？

Question

我已经使用了自适应阈值技术来创建类似下面的图片：

我使用的代码是：

image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 45, 0)

然后，我使用此代码获取轮廓：

cnt = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]

我的目标是使用外部轮廓内的所有像素生成蒙版，因此我想将对象内的所有像素填充为白色。我该怎么办？

我已经尝试过下面的代码来创建遮罩，但是所得到的遮罩似乎与应用自适应阈值后的图像没有区别

mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.drawContours(mask, cnt, -1, 255, -1)

Answer 1

具有间隙。具体来说，您所追求的是期望鞋子的周长被连接起来。如果发生这种情况，那么如果您提取最外部的轮廓（这就是您的代码正在执行的操作），则只能有一个轮廓代表对象的外围。填充轮廓后，鞋子应该完全结实。

由于鞋子的周长不完整且不完整，因此会导致白色区域断开连接。如果使用findContours查找所有轮廓，它将仅查找每个白色形状的轮廓，而不是最外围。因此，如果您尝试使用findContours，它将获得与原始图像相同的结果，因为您只是找到图像内每个白色区域的周长，然后用findContours填充这些区域。

您需要做的是确保图像

完全

关闭。我建议您执行的操作是使用morphology一起关闭所有断开连接的区域，然后在此新映像上运行findContours调用。具体来说，执行二进制形态封闭。这样做的目的是要获取彼此靠近且未连接的白色区域，并确保它们已连接。使用形态上的闭合，也许使用类似7 x 7正方形的结构元素来闭合鞋子。您可以将这种结构元素视为白色区域之间的最小间隔，以将它们视为已连接。

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因此，请执行以下操作：

import numpy as np
import cv2 
image = cv2.imread('...') # Load your image in here
# Your code to threshold
image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 45, 0)    

# Perform morphology
se = np.ones((7,7), dtype='uint8')
image_close = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, se)

# Your code now applied to the closed image
cnt = cv2.findContours(image_close, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]
mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.drawContours(mask, cnt, -1, 255, -1)

此代码从本质上获取您的阈值图像，并对该图像进行形态学封闭。之后，我们找到该图像的外部轮廓，并用白色填充它们。 FWIW，我下载了您的阈值图像，并独自尝试了此操作。这就是我对您的图片的理解：

<< img src =“ https://image.soinside.com/eyJ1cmwiOiAiaHR0cHM6Ly9pLnN0YWNrLmltZ3VyLmNvbS9NWkhHbC5wbmcifQ==” alt =“在此处输入图像描述”>

Answer 2