Я пытаюсь определить контур этого изображения, чтобы обрезать его в openCV.
Я придумал рабочий код, однако, если на изображении есть небольшой фон, он не работает.
Обработка изображения:
Обнаружить границы (синие точки):
Обрезать/повернуть:
Однако с таким изображением, с некоторым фоновым освещением, это не сработает:
предварительная обработка:
Обнаружение границ:
def preProcessing(img):
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
adaptive_thresold1 = 31
adaptive_thresold2 = 7
blur = cv2.blur(imgGray, (3, 3))
thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,adaptive_thresold1,adaptive_thresold2)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
close = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=2)
stackedImages = hp.stackImages(0.1,([img,thresh, close],[img,thresh, close]))
cv2.imshow("WorkFlow", stackedImages)
cv2.waitKey(0)
return thresh
def getContours(img):
biggest = np.array([])
maxArea = 0
img = cv2.bitwise_not(img)
contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if area>5000:
print (area)
#cv2.drawContours(imgContour, cnt, -1, (255, 0, 0), 3)
peri = cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,0.02*peri,True)
if area >maxArea and len(approx) == 4:
biggest = approx
maxArea = area
print ("ok")
print (biggest)
out = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.drawContours(out, biggest, -1, (255, 0, 0), 50)
stackedImages = hp.stackImages(0.1,([img,out],[img,out]))
cv2.imshow("WorkFlow", stackedImages)
cv2.waitKey(0)
return biggest
Любое предложение сделать этот код более надежным?