如何使用 OpenCV (Python) 在下图中获得所需的 ROI？

Question

所以，我正在努力寻找可以在图像中看到的电子芯片上的小组件。 到目前为止，我一直在努力寻找轮廓，然后应用形态学操作并绘制矩形。 我附上了原始的、必需的和实现的图像以及代码，以便社区可以轻松理解问题。

原图

import cv2
import os

# Load iamge, grayscale, adaptive threshold
image = cv2.imread('4.jpg')
result = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
cv2.THRESH_BINARY_INV,51,9)

# Fill rectangular contours
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    cv2.drawContours(thresh, [c], -1, (255,255,255), -1)

# Morph opend
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=4)

# Draw rectangles
cnts = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

至今取得的成果

这是我想要达到的结果

任何帮助将不胜感激。 谢谢

Answer 1

模板匹配可能已经足够了。 只需将 ROI 作为模板图像试一试。 您可以改变分数以获得倾斜的元素。

看看这里： https : //docs.opencv.org/master/d4/dc6/tutorial_py_template_matching.html

Answer 2

我认为你可以使用 matchTemplate，但是当你使用这个函数时，你会得到不止一个类似的点，

例如，您的图像有三个对象，第一个对象有多个相似点，这取决于您的阈值，您需要消除它。

根据我的经验，我使用目标图像的一半大小作为边界距离，对结果点进行排序，然后假设第一个点是最佳点，然后消除最佳点附近边界距离内的相似点。 下一个点将是您的第二个对象的点。