用Python從影像中屏蔽掉大的不規則形狀-有解無憂

目標是去除大的不規則區域并僅保留影像中的字符。

例如，給定以下

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

和預期的masked output

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

我的印象可以如下實作

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

dpath='remove_bg1.jpg'

img = cv2.imread(dpath)

img_fh=img.copy()
cv2.bitwise_not(img_fh,img_fh)
ksize=10
kernel = np.ones((ksize,ksize),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img_fh,kernel,iterations = 3)
invertx = cv2.bitwise_not(erosion)
masked = cv2.bitwise_not(cv2.bitwise_and(img_fh,invertx))

all_image=[img,invertx,masked]
ncol=len(all_image)
for idx, i in enumerate(all_image):
    plt.subplot(int(f'1{ncol}{idx 1}')),plt.imshow(i)

plt.show()

產生

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

顯然，上面的代碼沒有產生預期的結果。

我可以知道如何正確解決這個問題嗎？

uj5u.com熱心網友回復：

要洗掉不需要的 blob，我們必須創建一個遮罩，使其完全包圍它。

流動：

對影像進行反向二值化（這樣您就可以在深色背景下使用白色前景）
放大影像（由于 blob 與字母“A”接觸，因此必須將其隔離）
找到面積最大的輪廓
在另一個 1 通道影像上繪制輪廓并將其加厚（膨脹）
像素分配：包含膨脹斑點的像素在原始影像上變為白色

代碼：

im = cv2.imread('stained_text.jpg')
im2 = im.copy()
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# inverse binaraization
th = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV   cv2.THRESH_OTSU)[1]

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

注意與字母“A”接觸的斑點區域。因此，為了隔離它，我們使用橢圓內核執行侵蝕

# erosion
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))
erode = cv2.erode(th, kernel, iterations=2)

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

# find contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(erode, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# Contour of maximum area
c = max(contours, key = cv2.contourArea)

# create 1-channel image in black 
black = np.zeros((im.shape[0], im.shape[1]), np.uint8)
# draw the contour on it
black = cv2.drawContours(black, [c], 0, 255, -1)
# perform dilation to have clean border
# we are using the same kernel
dilate = cv2.dilate(black, kernel, iterations = 3)

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

# assign the dilated area in white over the original image
im2[dilate == 255] = (255,255,255)

用 Python 從影像中屏蔽掉大的不規則形狀

這只是如何進行的眾多可能方式之一。需要注意的關鍵是如何隔離 blob。

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標籤：Python opencv 图像处理面具

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