实际上，我想要以下二进制图像上的“白色”像素的五个外部边界框。所需区域以红色突出显示。
要获得第 5 个边界框，我会扩大或模糊它。但是，膨胀会将区域 3 与区域 1 和 2 合并，所以我会得到一个几乎覆盖整个图像的边界框。 (如果我不扩大或模糊它，那么 cv::findContours + cv::boundingRect 将产生大量的小矩形。)
换句话说，我只想要“足够大”的边界框。
这只是一个示例模式。区域的位置可能会有所不同。有没有办法以一般方式解决问题？
最佳答案
膨胀是在每个像素的基础上完成的，而不考虑像素所属组件的大小。
如果您只想对小 Blob 应用膨胀，那么您需要在应用膨胀之前移除大 Blob 。
因此，使用 findContours 提取所有轮廓，然后将所有“足够大”的轮廓存储在一个列表中，并在源图像中将它们涂成黑色。然后扩大修改后的源并提取剩余的轮廓。
请注意，要获得正确的边界框大小，您可能想要的是 morphological closing (膨胀之后是相同量的腐 eclipse )，而不是仅膨胀。
关于opencv - 如何使用 OpenCV 有选择地应用膨胀？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24586923/