如何從 OPENCV python 中的圖像中刪除背景灰色圖紙

Question

我需要從圖像背景中刪除灰色繪圖，只需要在其上繪制符號。

這是我使用morphologyEx 執行此操作的代碼，但它沒有刪除背景中的整個灰色繪圖。

img_path = "images/new_drawing.png"
img = cv2.imread(img_path)

kernel = np.ones((2,2), dtype=np.uint8)
result = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Without background',result);

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我也試過了，得到了預期的灰度結果，但無法將其轉換為 BGR。

這是我的代碼

img = cv2.imread('images/new_drawing.png')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
med_blur = cv2.medianBlur(gray_img, ksize=3)

_, thresh = cv2.threshold(med_blur, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)
blending = cv2.addWeighted(gray_img, 0.5, thresh, 0.9, gamma=0)
cv2.imshow("blending", blending);

我也使用輪廓來識別符號並將它們繪制成白色圖像，但問題是它也識別出我不想要的背景圖。

輸入圖像

預期 output 圖像

此外，繪圖將始終為灰色，如圖像所示。

請幫助我獲得更好的結果。

Answer 1

這是在 Python/OpenCV 中執行此操作的一種方法。

• 讀取輸入
• 轉換為 HSV 和分離通道
• 閾值飽和通道
• 閾值通道和反轉
• 將兩個閾值圖像組合為掩碼
• 將掩碼應用於輸入以在掩碼為黑色的地方寫入白色
• 保存結果

輸入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('symbols.png')

# convert image to hsv colorspace
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)

# threshold saturation image
thresh1 = cv2.threshold(s, 92, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# threshold value image and invert
thresh2 = cv2.threshold(v, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh2 = 255 - thresh2

# combine the two threshold images as a mask
mask = cv2.add(thresh1,thresh2)

# use mask to remove lines in background of input
result = img.copy()
result[mask==0] = (255,255,255)

# display IN and OUT images
cv2.imshow('IMAGE', img)
cv2.imshow('SAT', s)
cv2.imshow('VAL', v)
cv2.imshow('THRESH1', thresh1)
cv2.imshow('THRESH2', thresh2)
cv2.imshow('MASK', mask)
cv2.imshow('RESULT', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save output image
cv2.imwrite('symbols_thresh1.png', thresh1)
cv2.imwrite('symbols_thresh2.png', thresh2)
cv2.imwrite('symbols_mask.png', mask)
cv2.imwrite('symbols_cleaned.png', result)

飽和通道閾值：

值通道閾值和反轉：

面具：

結果：

Answer 2

你快到了……

我建議不要使用cv2.inRange來“捕捉”非灰色像素，而是使用cv2.inRange來捕捉您想要更改為白色的所有像素：

mask = cv2.inRange(hsv, (0, 0, 100), (255, 5, 255))

• 色調范圍無關緊要。
• 飽和度接近於零（灰色陰影）。
• 亮度不包括黑色像素（您喜歡保留）。

為了獲得更好的解決方案，我還使用了以下附加階段：

• 構建非黑色像素的蒙版：

   nzmask = cv2.inRange(hsv, (0, 0, 5), (255, 255, 255))

• 腐蝕上面的面具：

   nzmask = cv2.erode(nzmask, np.ones((3,3)))

• mask和nzmask之間的應用and操作：

   mask = mask & nzmask

上述階段保持黑色文本周圍的灰色像素。
如果沒有上述階段，黑色文本會變薄。

• 最后一個階段是用白色替換mask像素：

   new_img = img.copy() new_img[np.where(mask)] = 255

---

這是代碼：

import numpy as np
import cv2

img_path = "new_drawing.png"
img = cv2.imread(img_path)

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

mask = cv2.inRange(hsv, (0, 0, 100), (255, 5, 255))
cv2.imshow('mask before and with nzmask', mask);

# Build mask of non black pixels.
nzmask = cv2.inRange(hsv, (0, 0, 5), (255, 255, 255))

# Erode the mask - all pixels around a black pixels should not be masked.
nzmask = cv2.erode(nzmask, np.ones((3,3)))
cv2.imshow('nzmask', nzmask);

mask = mask & nzmask

new_img = img.copy()
new_img[np.where(mask)] = 255

cv2.imshow('mask', mask);
cv2.imshow('new_img', new_img);
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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結果：