概述
对于一般的图像提取轮廓,介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体。
所以本文增加了去掉噪声的部分。
首先加载原始图像,并显示图像
img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h,w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin",img)
然后进行低通滤波处理,进行降噪
blured = cv2.blur(img,(5,5)) #进行滤波去掉噪声 cv2.imshow("Blur",blured) #显示低通滤波后的图像
使用floodfill来去掉目标周围的背景,泛洪填充类始于ps的魔棒工具,这里用来清除背景。
然后转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(blured,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("gray",gray)
此时目标图像周围有写不光滑,还有一些噪声,因此进行开闭运算,得到比较光滑的目标
#定义结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50,50)) #开闭运算,先开运算去除背景噪声,再继续闭运算填充目标内的孔洞 opened = cv2.morphologyEx(gray,cv2.MORPH_OPEN,kernel) closed = cv2.morphologyEx(opened,cv2.MORPH_CLOSE,kernel) cv2.imshow("closed",closed)
接着转换成二值图以便于获取图像的轮廓
最后进行轮廓提取,抓取到目标
#找到轮廓 _,contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #绘制轮廓 cv2.drawContours(img,-1,(0,255),3) #绘制结果 cv2.imshow("result",img)
全部代码如下
#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h,img) #显示原始图像 blured = cv2.blur(img,blured) #显示低通滤波后的图像 mask = np.zeros((h+2,w+2),np.uint8) #掩码长和宽都比输入图像多两个像素点,满水填充不会超出掩码的非零边缘 #进行泛洪填充 cv2.floodFill(blured,mask,(w-1,h-1),(255,255,(2,2,2),(3,3,3),8) cv2.imshow("floodfill",blured) #得到灰度图 gray = cv2.cvtColor(blured,gray) #定义结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,closed) #求二值图 ret,binary = cv2.threshold(closed,250,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("binary",binary) #找到轮廓 _,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #绘制轮廓 cv2.drawContours(img,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
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总结
以上是编程之家为你收集整理的python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例全部内容,希望文章能够帮你解决python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例所遇到的程序开发问题。
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