如何从图像中检测矩形块并将其更改为白色？

Question

如何从下面这样的图像中删除黑色矩形，

我想检测那个巨大的黑色矩形框并将其更改为白色？ 这是我的下一个预处理阶段。

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Answer 1

这是在 Python/OpenCV 中执行此操作的一种方法。

• 读取输入
• 转换为灰色
• 二进制和反转的阈值
• 获得最大的外轮廓
• 获取该轮廓的边界框
• 用白色填充输入的那个区域
• 保存结果

输入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('black_rectangle.png')
ht, wd = img.shape[:2]
print(img.shape)

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# threshold
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]

# invert
thresh = 255 - thresh
    
# get largest external contour
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
big_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# get bounding box of largest contour
x,y,w,h = cv2.boundingRect(big_contour)

# make that region white in the input image
result = img.copy()
result[y:y+h, x:x+w] = (255,255,255)
    
# show thresh and result    
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save resulting image
cv2.imwrite('black_rectangle_2white.png',result)

结果：

Answer 2

将矩形更改为某种颜色是容易的部分，检测更难。

您可以尝试将每个黑色像素与相同颜色的相邻像素分组。 拥有这些组后，您需要确定它是矩形还是其他东西，例如字母或线条。

一个矩形有一个最小尺寸，一个凸的轮廓，它的区域应该是全黑的。

对于满足这些条件的每个组，将其像素替换为白色像素。