輪廓 opencv：如何消除二值圖像中的小輪廓

Question

我目前正在從事圖像處理項目。 我在 VC++ 中使用 Opencv2.3.1。 我已經編寫了這樣的代碼，輸入圖像被過濾為僅藍色並轉換為二進制圖像。 二值圖像有一些我不想要的小對象。 我想消除那些小物體，所以我使用了 openCV 的cvFindContours()方法來檢測二進制圖像中的輪廓。 但問題是我無法消除圖像輸出中的小物體。 我使用了cvContourArea()函數，但沒有正常工作..，侵蝕功能也沒有正常工作。

所以請有人幫我解決這個問題..

我獲得的二進制圖像：

我想獲得的結果/輸出圖像：

Answer 1

好的，我相信您的問題可以通過 OpenCV 最近推出的邊界框演示來解決。

您可能已經注意到，您感興趣的對象應該在圖片中最大的矩形繪制內。 幸運的是，這段代碼並不是很復雜，我相信你可以通過調查和試驗來弄清楚。

Answer 2

這是我消除小輪廓的解決方案。 基本思想是檢查每個輪廓的長度/面積，然后從矢量容器中刪除較小的。

通常你會得到這樣的輪廓

Mat canny_output; //example from OpenCV Tutorial
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
Canny(src_img, canny_output, thresh, thresh*2, 3);//with or without, explained later.
findContours(canny_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));

通過 Canny() 預處理，您將獲得輪廓段，但是每個段都與邊界像素一起存儲為封閉環。 在這種情況下，您可以檢查長度並刪除小的像

for (vector<vector<Point> >::iterator it = contours.begin(); it!=contours.end(); )
{
    if (it->size()<contour_length_threshold)
        it=contours.erase(it);
    else
        ++it;
}

如果沒有 Canny() 預處理，您將獲得對象的輪廓。 類似的，你也可以使用area來定義一個閾值來消除小物體，如OpenCV教程所示

vector<Point> contour = contours[i];
double area0 = contourArea(contour);

這個contourArea() 是非零像素的數量

Answer 3

您確定按小輪廓區域過濾不起作用嗎？ 它總是對我有用。 我們可以看看你的代碼嗎？

此外，正如 sue-ling 所提到的，最好同時使用 erode 和 dilate 來近似保留區域。 要去除小的嘈雜位，請先使用腐蝕，然后填充孔，先使用膨脹。

另外，如果您還不知道cv * 函數的新 C++ 版本（ findContours 文檔），您可能想查看它們。 在我看來，它們更容易使用。

Answer 4

根據前后圖像判斷，您需要確定所有白色區域或斑點的面積，然后應用閾值面積值。 這將消除所有小於該值的區域，只留下第二張圖像中看到的大白色區域。 使用 cvFindContours 函數后，嘗試使用 0 階矩。 這將返回圖像中斑點的區域。 此鏈接可能有助於實現我剛剛描述的內容。 http://www.aishack.in/2010/07/tracking-colored-objects-in-opencv/

Answer 5

我相信你可以使用像 erode 和 dilate 這樣的形態學運算符（ 在這里閱讀更多）

您需要使用接近右側圓（要消除的圓）半徑的內核大小執行侵蝕。 然后使用相同的內核進行膨脹以填充腐蝕步驟產生的間隙。

僅供參考，使用相同的內核進行腐蝕和膨脹稱為開運算。

代碼將是這樣的

int erosion_size = 30; // adjust with you application
Mat erode_element = getStructuringElement( MORPH_ELLIPSE,
                         Size( 2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1 ),
                         Point( erosion_size, erosion_size ) );
erode( binary_img, binary_img, erode_element );
dilate( binary_img, binary_img, erode_element );

Answer 6

這不是一種快速的方法，但在某些情況下可能很有用。 OpencCV 3.0 中有一個新功能 - connectedComponentsWithStats。 有了它，我們可以獲得連接組件的區域並消除不必要的。 因此，我們可以輕松刪除帶孔的圓，其邊界框與實心圓相同。