對于一般的圖像提取輪廓，介紹了一個很好的方法，但是對于有噪聲的圖像，并不能很好地捕獲到目標物體。
比如對于我的鼠標，提取的輪廓效果并不好，因為噪聲很多：
所以本文增加了去掉噪聲的部分。
首先加載原始圖像，并顯示圖像
img = cv2.imread("temp.jpg") #載入圖像
h, w = img.shape[:2] #獲取圖像的高和寬
cv2.imshow("Origin", img)
然后進行低通濾波處理，進行降噪
blured = cv2.blur(img,(5,5)) #進行濾波去掉噪聲
cv2.imshow("Blur", blured) #顯示低通濾波后的圖像
使用floodfill來去掉目標周圍的背景，泛洪填充類始于ps的魔棒工具，這里用來清除背景。
然后轉換成灰度圖
gray = cv2.cvtColor(blured,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray", gray)
此時目標圖像周圍有寫不光滑，還有一些噪聲，因此進行開閉運算，得到比較光滑的目標
#定義結構元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50, 50))
#開閉運算，先開運算去除背景噪聲，再繼續閉運算填充目標內的孔洞
opened = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("closed", closed)
接著轉換成二值圖以便于獲取圖像的輪廓
最后進行輪廓提取，抓取到目標
#找到輪廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#繪制輪廓
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)
#繪制結果
cv2.imshow("result", img)
全部代碼如下
#coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("temp.jpg") #載入圖像
h, w = img.shape[:2] #獲取圖像的高和寬
cv2.imshow("Origin", img) #顯示原始圖像
blured = cv2.blur(img,(5,5)) #進行濾波去掉噪聲
cv2.imshow("Blur", blured) #顯示低通濾波后的圖像
mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) #掩碼長和寬都比輸入圖像多兩個像素點，滿水填充不會超出掩碼的非零邊緣
#進行泛洪填充
cv2.floodFill(blured, mask, (w-1,h-1), (255,255,255), (2,2,2),(3,3,3),8)
cv2.imshow("floodfill", blured)
#得到灰度圖
gray = cv2.cvtColor(blured,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray", gray)
#定義結構元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50, 50))
#開閉運算，先開運算去除背景噪聲，再繼續閉運算填充目標內的孔洞
opened = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow("closed", closed)
#求二值圖
ret, binary = cv2.threshold(closed,250,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("binary", binary)
#找到輪廓
_,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#繪制輪廓
cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3)
#繪制結果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上這篇python-opencv在有噪音的情況下提取圖像的輪廓實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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