python - opencv 锐界提取图像

Question

我能够提取两个图像之间的差异(边缘不清晰的原始图像)。我想要做的是将图像转换为具有锐利四边形边缘的图像(中间步骤到最终图像)。 我正在使用带有 cv2 和 numpy 的 python 2.7。我现在的主要问题是，我不知道如何对其进行编程以生成最终图像(因此如何切割不清晰的边缘并生成具有锐边的最终图像)。

请问，如何进行这种图像处理？

原始图像

中间步骤

最终图像

附加图片:

Answer 1

首先我们找到平滑的轮廓，然后我们使用 approxPolyDP 将其拉直成四边形:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread(r'c:\TEMP\so57564249.jpg')

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold and shrink mask
_, thresh = cv2.threshold(img_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
thresh = cv2.erode(thresh, np.ones((10,10), np.uint8), iterations=1)

# find countour
contours,_ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]

# straighten contour to quadrilateral
epsilon = 0.001*cv2.arcLength(cnt,True)
while True:
   epsilon += epsilon
   approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
   if len(approx) <= 4:
       break

# output
thresh[:,:] = 0
thresh = cv2.fillPoly(thresh, [approx], 255)
img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=thresh)
cv2.polylines(img, [approx], True, (0,255,0), 2)

选择 10 的内核大小来去除图像的模糊边缘或多或少是随意的。您可能需要调整它。为了可视化它的效果，您可以添加

cv2.polylines(img, [cnt], True, (0,0,255))

在最后一行之后绘制初始阈值图像的平滑轮廓。