python - 从边缘图像中提取成分并存储以进行进一步处理

Question

1 输入

给定一个边缘图像，我想一个个地检索其中的组件，并将每个组件存储为图像，以便以后可以使用它进行处理。我猜这叫做连接组件标签。

例如，在输入图像中，有2条线，1个圆，2条曲线
我要5个包含这5个组件的图像文件。

我能够提出如下代码，但我不知道如何进一步进行。目前，我在输出中将所有组件着色为不同的颜色。

      import scipy
      from skimage import io
      from scipy import ndimage
      import matplotlib.pyplot as plt
      import cv2
      import numpy as np

    fname='..//Desktop//test1.png'
    img = cv2.imread(fname)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #canny
   img_canny = cv2.Canny(img,100,200)

   threshold = 50

   # find connected components
   labeled, nr_objects = ndimage.label(img_canny) 
   print('Number of objects is %d'% nr_objects)

   plt.imsave('..//Desktop//out.png', labeled)

输出

新输出

Answer 1

您可能不需要使用cv2.canny()来分割轮廓，您可以简单地使用二进制阈值技术，例如:

img = cv2.imread("/path/to/img.png")
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 130, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Opencv v3.x
im, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for i in xrange(len(contours)):
    rect = cv2.boundingRect(contours[i])
    contour_component = img[rect[1]:rect[1] + rect[3], rect[0]:rect[0] + rect[2]]

    cv2.imwrite("component_{}.png".format(i), contour_component)