去除点和线等图像噪声

Question

我是 OpenCV 和 Python 的新手，在去除输入图像中的噪声时遇到了问题。 我只想提取 WBC 的细胞核，所以我使用加法来突出显示细胞核，并使用阈值去除图像中的 RBC。 我成功去除了红细胞，但血小板没有去除，边界上出现了一些线条。 我还尝试使用膨胀、腐蚀、开闭来对图像进行去噪，但核被破坏了。

这是我的代码：

img = cv2.imread('1.bmp')
img_2 = cv2.imread('1.bmp')
input_img = cv2.addWeighted(img, 0.55, img_2, 0.6, 0)
retval, threshold = cv2.threshold(input_img, 158, 255, cv2.THRESH_BINARY)
threshold = cv2.cvtColor(threshold, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval2, threshold2 = cv2.threshold(threshold, 0, 255, 
cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
blur2 = cv2.medianBlur(threshold2,5)

这是原始图像：

阈值化后：

Answer 1

如果您突出显示的 WBC 的核心在阈值化之前始终是最大的轮廓，我建议使用findContours单独存储它并删除较小的斑点，如下所示：

 vector<vector<Point>>contours; //Vector for storing contour
    vector<Vec4i> hierarchy;

    //Find the contours in the image
    findContours(input_img, contours, hierarchy, CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

    for (int i = 0; i< contours.size(); i++) // iterate through each contour. 
    {
        double a = contourArea(contours[i], false);  //  Find the area of contour
        if (a>largest_area){
            largest_area = a;

            //Store the index of largest contour
            largest_contour_index = i; 

               // Find the bounding rectangle for biggest contour            
            bounding_rect = boundingRect(contours[i]); 
        } 
    }
    Scalar color(255, 255, 255);

    // Draw the largest contour using the previously stored index.
    Mat dst;
    drawContours(dst, contours, largest_contour_index, color, CV_FILLED, 8, hierarchy); 

我的代码是 C++，但您可以找到 python 示例： How to detection and draw contours using OpenCV in Python?