Я застрял в проблеме, когда хочу различать объект и фон ( имеющий полупрозрачный белый лист с подсветкой) то есть фиксированная грубая линия, введенная в фон и сливающаяся с объектом. Мой алгоритм сейчас таков: я беру изображение с камеры, сглаживаю его размытием по Гауссу, затем извлекаю компонент Value из HSV, применяя локальную бинаризацию с помощью метода волка, чтобы получить бинаризованное изображение, после чего, используя алгоритм связанного компонента OpenCV, я удаляю некоторые небольшие артефакты, которые не связаны с объектом, как видно здесь. Теперь есть только этот строковый артефакт, который объединен с объектом, но мне нужен только объект, показанный в этом изображение. Обратите внимание, что в двоичном изображении есть 2 строки, поэтому использование 8 подключенной логики для обнаружения строк, не образующих цикл, невозможно, это то, что я думаю и тоже пробовал. вот код для этого
size = np.size(thresh_img)
skel = np.zeros(thresh_img.shape,np.uint8)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
done = False
while( not done):
eroded = cv2.erode(thresh_img,element)
temp = cv2.dilate(eroded,element)
temp = cv2.subtract(thresh_img,temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
thresh_img = eroded.copy()
zeros = size - cv2.countNonZero(thresh_img)
if zeros==size:
done = True
# set max pixel value to 1
s = np.uint8(skel > 0)
count = 0
i = 0
while count != np.sum(s):
# non-zero pixel count
count = np.sum(s)
# examine 3x3 neighborhood of each pixel
filt = cv2.boxFilter(s, -1, (3, 3), normalize=False)
# if the center pixel of 3x3 neighborhood is zero, we are not interested in it
s = s*filt
# now we have pixels where the center pixel of 3x3 neighborhood is non-zero
# if a pixels' 8-connectivity is less than 2 we can remove it
# threshold is 3 here because the boxfilter also counted the center pixel
s[s < 1] = 0
# set max pixel value to 1
s[s > 0] = 1
i = i + 1
Любая помощь в виде кода будет принята с благодарностью.
