Вот один из способов сделать это в Python / OpenCV.
- Считать ввод
- Размыть его
- Преобразовать в HSV и извлечь канал насыщения
- Порог насыщенности изображения
- Очистите его с помощью морфологии, закройте и откройте и сохраните как маску
- Воссоздайте свое пороговое изображение OTSU
- Запишите черный цвет в изображение OTSU где маска черная (ноль)
- Для сравнения запишите черный цвет на входное изображение, где маска черная (ноль)
- Сохранить результаты
Ввод:
import cv2
import numpy as np
# read image
img = cv2.imread('circuit_board.jpg')
# blur
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3,3), 0)
# convert to hsv and get saturation channel
sat = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2HSV)[:,:,1]
# threshold saturation channel
thresh = cv2.threshold(sat, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# apply morphology close and open to make mask
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,9))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=1)
mask = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
# do OTSU threshold to get circuit image
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
otsu = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)[1]
# write black to otsu image where mask is black
otsu_result = otsu.copy()
otsu_result[mask==0] = 0
# write black to input image where mask is black
img_result = img.copy()
img_result[mask==0] = 0
# write result to disk
cv2.imwrite("circuit_board_mask.png", mask)
cv2.imwrite("circuit_board_otsu.png", otsu)
cv2.imwrite("circuit_board_otsu_result.png", otsu_result)
cv2.imwrite("circuit_board_img_result.png", img_result)
# display it
cv2.imshow("IMAGE", img)
cv2.imshow("SAT", sat)
cv2.imshow("MASK", mask)
cv2.imshow("OTSU", otsu)
cv2.imshow("OTSU_RESULT", otsu_result)
cv2.imshow("IMAGE_RESULT", img_result)
cv2.waitKey(0)
Изображение маски:
OTSU порог изображение:
OTSU Результат:
Результат изображения:
