OpenCV 分割轮廓

Question

我正在尝试在 Python 上使用 OpenCV 检测手。
我正在处理这个阈值图像：


这是轮廓绘制状态：


我试图检测手，但轮廓太大，它捕获了我的整个身体。
我需要这样：

我的代码：

import cv2
orImage = cv2.imread("f.png")
image = cv2.cvtColor(orImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.blur(image,(15,15))
(_,img_th) = cv2.threshold(image,96,255,1)
        (contours,_) = cv2.findContours(img_th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
       if cv2.contourArea(c) > 15:
             x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
             cv2.rectangle(image,(x-20,y-20),(x+w+20,y+h+20),(0,255,0),2)
cv2.drawContours(image,contours,-1,(255,0,0),2)
cv2.imwrite("hi.jpg",image)

谢谢！

Answer 1

我有一个解决方案（我从HERE得到了一些帮助），它还有许多专门为 OpenCV 用户提供的关于图像处理的精彩教程。）

我首先将您上传的图像转换为 HSV 色彩空间：

HSV = cv2.cvtColor(orimage, cv2.COLOR_BGR2HSV)

然后，一旦图像转换为 HSV 颜色空间，我就会为皮肤检测设置一个近似范围：

l = np.array([0, 48, 80], dtype = "uint8")
u = np.array([20, 255, 255], dtype = "uint8")

然后我将此范围应用于 HSV 图像：

skinDetect = cv2.inRange(HSV, l, u)

这是我得到的（我还调整了图像的大小以使其更小）：

现在您可以找到该图像中最大的轮廓，然后进行形态学操作以完美地获得手。

希望这可以帮助。