Question

Я пытаюсь разделить это изображение на равные части, где есть «белое пространство» между рядами пузырьков, а затем беру все эти вспомогательные изображения и выстраиваю их в одно длинное изображение, так что вопросы расположены вертикально. Как я могу использовать python, чтобы разделить изображение таким образом? Я делаю это, чтобы использовать OpenCV для оценки пузырькового листа. Имейте в виду, что я новичок в python (но не кодирую), поэтому было бы хорошо, если бы вы могли объяснить, для чего предназначен каждый блок кода.

fmw42 · Answer 1 · 06 августа 2020

Вот один из способов сделать это в Python / OpenCV.

Прочитать ввод
Цветовой порог цвета границы как маска
Используйте маска, чтобы сделать границу белой
Немного расширить маску, чтобы также включить черные линии границы
Преобразовать результат в оттенки серого
Пороговое значение Оцу
Применить морфология открыта, чтобы соединить текст в области, похожие на столбцы, и инвертировать
Получить внешние контуры и их ограничивающие рамки в списке
Вычислить максимальную ширину для всех полей
L oop поверх каждого поля, обрезать с заполнением и складывать с предыдущим полем
Сохранить результаты

Ввод:

import cv2
import numpy as np

# read input image
img = cv2.imread('abcd_test.png')

# define border color
lower = (0, 80, 110)
upper = (0, 120, 150)

# threshold on border color
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)

# dilate threshold
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 15))
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, kernel)

# recolor border to white
img[mask==255] = (255,255,255)

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

# otsu threshold
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU )[1] 

# apply morphology open
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (17,17))
morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
morph = 255 - morph

# find contours and bounding boxes
bboxes = []
bboxes_img = img.copy()
contours = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
for cntr in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)
    cv2.rectangle(bboxes_img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 1)
    bboxes.append((x,y,w,h))

# get largest width of bboxes
maxwidth = max(bboxes)[2]

# sort bboxes on x coordinate
def takeFirst(elem):
    return elem[0]

bboxes.sort(key=takeFirst)

# stack cropped boxes with 10 pixels padding all around
result = np.full((1,maxwidth+20,3), (255,255,255), dtype=np.uint8)
for bbox in bboxes:
    (x,y,w,h) = bbox
    crop = img[y-10:y+h+10, x-10:x+maxwidth+10]
    result = np.vstack((result, crop))

# save result
cv2.imwrite("abcd_test_mask.jpg", mask)
cv2.imwrite("abcd_test_white_border.jpg", img)
cv2.imwrite("abcd_test_thresh.jpg", thresh)
cv2.imwrite("abcd_test_morph.jpg", morph)
cv2.imwrite("abcd_test_bboxes.jpg", bboxes_img)
cv2.imwrite("abcd_test_column_stack.png", result)

# show images
cv2.imshow("mask", mask)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.imshow("morph", morph)
cv2.imshow("bboxes_img", bboxes_img)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)

Border mask image: