下面小编就为大家带来一篇python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
对于一般的图像提取轮廓，介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。
比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多：
所以本文增加了去掉噪声的部分。
首先加载原始图像，并显示图像
img = cv2.imread("temp.jpg-600") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img)
然后进行低通滤波处理，进行降噪
blured = cv2.blur(img,(5,5)) #进行滤波去掉噪声 cv2.imshow("Blur", blured) #显示低通滤波后的图像
使用floodfill来去掉目标周围的背景，泛洪填充类始于ps的魔棒工具，这里用来清除背景。
然后转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(blured,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("gray", gray)
此时目标图像周围有写不光滑，还有一些噪声，因此进行开闭运算，得到比较光滑的目标
#定义结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50, 50)) #开闭运算，先开运算去除背景噪声，再继续闭运算填充目标内的孔洞 opened = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) cv2.imshow("closed", closed)
接着转换成二值图以便于获取图像的轮廓
最后进行轮廓提取，抓取到目标
#找到轮廓 _,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #绘制轮廓 cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) #绘制结果 cv2.imshow("result", img)
全部代码如下
#coding=utf-8 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("temp.jpg-600") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) #显示原始图像 blured = cv2.blur(img,(5,<i style="color:transparent">来源gaodai$ma#com搞$代*码*网</i>5)) #进行滤波去掉噪声 cv2.imshow("Blur", blured) #显示低通滤波后的图像 mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) #掩码长和宽都比输入图像多两个像素点，满水填充不会超出掩码的非零边缘 #进行泛洪填充 cv2.floodFill(blured, mask, (w-1,h-1), (255,255,255), (2,2,2),(3,3,3),8) cv2.imshow("floodfill", blured) #得到灰度图 gray = cv2.cvtColor(blured,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("gray", gray) #定义结构元素 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(50, 50)) #开闭运算，先开运算去除背景噪声，再继续闭运算填充目标内的孔洞 opened = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) closed = cv2.morphologyEx(opened, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) cv2.imshow("closed", closed) #求二值图 ret, binary = cv2.threshold(closed,250,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow("binary", binary) #找到轮廓 _,contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) #绘制轮廓 cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) #绘制结果 cv2.imshow("result", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
以上就是python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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