Есть ли способ очистить фон от чего-либо и оставить только самый большой контур после применения адаптивного порога

Question

Это полный код, который я использую, и я включил выходные изображения. Я пытаюсь удалить фон, а затем применить к нему контур, чтобы единственным оставшимся элементом был контур плоскости. Я приложил изображения из кода после применения порога и контурной обработки

После порога

После контурной обработки

import cv2 
import numpy as np
import argparse

ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--input", required=True,
    help="path to input image")
ap.add_argument("-o", "--output", required=True,
    help="path to output image")

args = vars(ap.parse_args())

src = cv2.imread(args["input"], 1) # read input image

gray = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grayscale

blur = cv2.blur(gray, (3, 3)) # blur the image

# Otsu's thresholding
th2 = cv2.adaptiveThreshold(blur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
            cv2.THRESH_BINARY,11,2)
thresh = cv2.resize(th2, (1080 , 480))
cv2.imshow("thresh",thresh)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# create hull array for convex hull points
hull = []

# calculate points for each contour
for i in range(len(contours)):
    # creating convex hull object for each contour
    hull.append(cv2.convexHull(contours[i], False))
# create an empty black image
drawing = np.zeros((thresh.shape[0], thresh.shape[1], 3), np.uint8)

# draw contours and hull points
for i in range(len(contours)):
    color_contours = (0, 255, 0) # green - color for contours
    color = (255, 0, 0) # blue - color for convex hull
    # draw ith contour
    cv2.drawContours(drawing, contours, i, color_contours, 1, 8, hierarchy)
    # draw ith convex hull object

drawing = cv2.resize(drawing, (1080 , 480))
cv2.imshow(args["output"], drawing)
cv2.destroyAllWindows() 

Answer 1

Если вы хотите сохранить более одного контура, вы можете просто сохранить любой, который больше некоторого порога, в Python OpenCV. Вот предыдущий код, измененный, чтобы сделать это для минимальной области 10000. Все контуры больше 10000 будут нарисованы.

# get outer contours and filter to get the largest (presumably only one)
cntrs = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cntrs = cntrs[0] if len(cntrs) == 2 else cntrs[1]
# create black background image
result = np.zeros_like(src)
area_thresh = 10000
for c in cntrs:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > area_thresh:
        cv2.drawContours(result, [c], -1, (0,0,255), 1)

Answer 2

Вот пример фильтрации по области для получения наибольшего контура:

# get outer contours and filter to get the largest (presumably only one)
cntrs = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cntrs = cntrs[0] if len(cntrs) == 2 else cntrs[1]
# create black background image
result = np.zeros_like(src)
area_thresh = 0
for c in cntrs:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > area_thresh:
        area_thresh = area
        big_contour = c

# draw largest contour on black background
cv2.drawContours(result, [big_contour], -1, (0,0,255), 1)