python - OpenCV Python 去除小轮廓，保存子轮廓

Question

我试图删除除最大轮廓之外的所有轮廓，同时将子轮廓保留在最大轮廓内。实际上我想从这里开始:Input Image至:Output Image不过，我不知道该怎么做(我无论如何都不是程序员，并且在整理以下内容时得到了帮助)。我拥有的代码不保留子轮廓。 Output of Below.

import cv2 as cv
import numpy as np

img = cv.imread('small_contour.jpg')
image_contours = np.zeros((img.shape[1], img.shape[0], 1), np.uint8)

image_binary = np.zeros((img.shape[1], img.shape[0], 1), np.uint8)

for channel in range(img.shape[2]):
    ret, image_thresh = cv.threshold(img[:, :, channel], 127, 255, cv.THRESH_BINARY)    
    contours = cv.findContours(image_thresh, 1, 1)[0]   
    cv.drawContours(image_contours, contours, -1, (255,255,255), 3)

contours = cv.findContours(image_contours, cv.RETR_LIST,
                           cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]

cv.drawContours(image_binary, [max(contours, key = cv.contourArea)],
                -1, (255, 255, 255), -1)

cv.imwrite('fill_contour.jpg', image_binary)
cv.imshow('Small Contour', image_binary)
cv.waitKey(0)

Answer 1

您的代码在此行中的作用 cv.drawContours(image_binary, [max(contours, key = cv.contourArea)], -1, (255, 255, 255), -1)是设置颜色(255, 255, 255) image_binary 的像素对应于 cv.findContours 找到的较大轮廓的边界和内部像素.

创建 image_binary你也在用高度交换宽度，这是一个错误。

您不需要保留 child :您应该使用 cv.RETR_TREE为此，然后找到父亲的索引并查找所有轮廓，该父亲递归地为嵌套轮廓( child 的 child ......)进行递归。见 https://docs.opencv.org/4.1.0/d9/d8b/tutorial_py_contours_hierarchy.html但这对您的目标没有用。

您可以使用您当前拥有的结果作为原始图像的掩码，但代码需要一些修复，从名为 VS0L9.jpg 的链接图像开始.
请注意，我使用的是 cv2 , 改成 cv .

加载图像

im = cv2.imread('VS0L9.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

找到轮廓(我使用 RETR_TREE)

contours, hierarchy = cv2.findContours(im, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

找到更大的轮廓:

bigger = max(contours, key=lambda item: cv2.contourArea(item))

初始化掩码(您尝试使用 image_binary ):

the_mask = np.zeros_like(im)

在 mask 图像上绘制填充较大的轮廓，感兴趣的区域设置为 (255, 255, 255):

cv2.drawContours(the_mask, [bigger], -1, (255, 255, 255), cv2.FILLED)

此时，掩码看起来像代码的输出，但具有适当的宽度和高度。
使用带有原始图像的蒙版仅显示感兴趣的区域:

res = cv2.bitwise_and(im, im, mask = the_mask)

或者，或者:

res = im.copy()
res[the_mask == 0] = 0

现在res是想要的结果。