python - 如何从图像中仅提取外部轮廓(OpenCV)

Question

我正在尝试使用简单的OpenCV轮廓方法从下面的图像中提取数字，但我在轮廓上得到重叠的边界框

cv2.RETR_EXTERNAL 应该只返回层次结构中的外部轮廓，但从下面的输出可以看出它不起作用

代码:

from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread('image.png', 0)

_, contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

imgRGB = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_GRAY2RGB)

for c in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(imgRGB, (x, y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.imshow(imgRGB, cmap='gray')

要求:

opencv-python==3.4.5.20
matplotlib==3.1.2

Answer 1

您需要进行模糊处理，然后在找到轮廓之前应用阈值。您需要这样做，因为如果您直接在灰度图像上找到轮廓，则会有微小的颗粒被拾取为轮廓。这是一个简单的过程:

• 加载图像、灰度、高斯模糊、Otsu 阈值
• 使用 imutils.contours.sort_contours() 查找轮廓并排序使用从左到右参数
• 获取边界框，然后使用 Numpy 切片提取 ROI

<小时/>

这是检测到的边界框，以绿色突出显示

提取/保存的 ROI

代码

import cv2
from imutils import contours

image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts, method="left-to-right")
num = 0
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 1)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(num), ROI)
    num += 1

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