Открыть CV Водораздел не сегментируя овальные объекты должным образом - PullRequest
Новая
       27

Открыть CV Водораздел не сегментируя овальные объекты должным образом

0 голосов
/ 20 апреля 2020

Попытка создать способ обработки изображений для подсчета различных типов планшетов. Следующий код хорошо работает для круглых объектов, однако овальные формы создают проблемы, для которых я не могу найти обходной путь. 

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)


image = cv2.imread('sample.jpg')
shifted = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 1)
shifted = cv2.pyrMeanShiftFiltering(shifted, 21, 51)
shifted = cv2.erode(shifted,kernel,iterations=1)
shifted = cv2.dilate(shifted,kernel,iterations=1)
cv2.imwrite("step1.jpg", shifted)
gray = cv2.cvtColor(shifted, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255,
    cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv2.imwrite("step2.jpg", thresh)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
cv2.imwrite("step3.jpg", thresh)
thresh = cv2.bitwise_not(thresh)
thresh = cv2.erode(thresh,kernel,iterations=1)
cv2.imwrite("step4.jpg", thresh)
D = ndimage.distance_transform_edt(thresh)
localMax = peak_local_max(D, indices=False, min_distance=10,
    labels=thresh)
markers = ndimage.label(localMax, structure=np.ones((3, 3)))[0]

labels = watershed(-D, markers, mask=thresh)
print("[INFO] {} unique segments found".format(len(np.unique(labels)) - 1))
for label in np.unique(labels):
    if label == 0:
        continue
    mask = np.zeros(gray.shape, dtype="uint8")
    mask[labels == label] = 255
    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
        cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = imutils.grab_contours(cnts)
    c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
    ((x, y), r) = cv2.minEnclosingCircle(c)
    cv2.circle(image, (int(x), int(y)), int(r), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, "#{}".format(label), (int(x) - 10, int(y)),
        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite("step5.jpg", image)
cv2.waitKey(0)

Используемое изображение:

https://imgur.com/a/1U49DeT

Вывод после фильтрации дает:

https://imgur.com/a/vXwrWlG

Любые учения о том, как это исправить, будут очень оценили.

...