OpenCV - 自適應閾值/有效降噪？

Question

我是 OpenCV 的新手，我剛剛閱讀了cv2.adaptiveThreshold()並決定嘗試一下。 可悲的是，我似乎無法擺脫這種巨大的噪音。

有哪些有效的方法可以減少噪音，以便繪制正確的輪廓？ 最佳做法是什么，為什么？

這是片段：

 import cv2 import numpy as np ##################################### winWidth = 640 winHeight = 840 brightness = 100 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(3, winWidth) cap.set(4, winHeight) cap.set(10, brightness) kernel = (5, 5) ########################################### def preprocessing(frame): imgGray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # mask = cv2.inRange(imgHsv, lower, upper) imgBlurred = cv2.GaussianBlur(imgGray, kernel, 1) gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) imgDial = cv2.dilate(gaussC, kernel, iterations=3) imgErode = cv2.erode(imgDial, kernel, iterations=1) return imgDial def getcontours(imPrePro): contours, hierarchy = cv2.findContours(imPrePro, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: cv2.drawContours(imgCon, cnt, -1, (255, 0, 0), 3) ################################################### while (cap.isOpened()): success, frame = cap.read() if success == True: frame = cv2.flip(frame, 1) imgCon = frame.copy() imPrePro = preprocessing(frame) getcontours(imPrePro) cv2.imshow("Preprocessed", imPrePro) cv2.imshow("Original", imgCon) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break

Answer 1

我認為最好看一下blockSize和C參數。

形成源：

blockSize：像素鄰域的大小，用於計算像素的閾值：3、5、7 等。

C：從平均值或加權平均值中減去常數（詳見下文）。 通常，它是正數，但也可能為零或負數。

在您的示例中，您將C設置為 2：

gaussC = cv2.adaptiveThreshold(imgBlurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

C=2	C=8

如您所見，您需要使用blockSize和C參數來從自適應閾值獲得所需的結果。

在這個問題中，我們通過增加C參數來減少噪音。