python检测图像中的矩形_检测图像中的矩形并裁剪
如果你努力的话,那是件容易的事。这是我的输出(图像和它的一小部分)
我做了什么?先调整图像的大小,因为它在我的屏幕上太大了
侵蚀、扩张以去除小点并加厚线条
阈值图像
洪水泛滥,从正确的点开始
倒洪
找到轮廓并一次画一个,其范围约为
矩形上的区域。对于我调整大小的(500x500)图像,我将
轮廓在500到2500之间(无论如何都是反复试验)。
找到边界矩形并从主图像中裁剪该遮罩。
然后用正确的名字保存那篇文章-我没有这么做。
也许,有一个更简单的方法,但我喜欢这个。不放代码是因为
我弄得很笨拙。如果你还需要的话会放进去的。
下面是每次找到轮廓时遮罩的外观
代码:import cv2;
import numpy as np;
# Run the code with the image name, keep pressing space bar
# Change the kernel, iterations, Contour Area, position accordingly
# These values work for your present image
img = cv2.imread("your_image.jpg", 0);
h, w = img.shape[:2]
kernel = np.ones((15,15),np.uint8)
e = cv2.erode(img,kernel,iterations = 2)
d = cv2.dilate(e,kernel,iterations = 1)
ret, th = cv2.threshold(d, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8)
cv2.floodFill(th, mask, (200,200), 255); # position = (200,200)
out = cv2.bitwise_not(th)
out= cv2.dilate(out,kernel,iterations = 3)
cnt, h = cv2.findContours(out,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(len(cnt)):
area = cv2.contourArea(cnt[i])
if(area>10000 and area<100000):
mask = np.zeros_like(img)
cv2.drawContours(mask, cnt, i, 255, -1)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt[i])
crop= img[ y:h+y,x:w+x]
cv2.imshow("snip",crop )
if(cv2.waitKey(0))==27:break
cv2.destroyAllWindows()
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