Opencv：在轮廓图像中填充颜色

Question

感谢您提前阅读。

我正在做一个与信用卡 OCR 相关的项目，其中一个步骤需要为已经轮廓化的图像填充颜色。

示例图片包括：

我的目标是用黑色填充空白：

虽然看起来很简单，但我没有找到令人满意的解决方案。

我正在尝试findContours 函数，但我发现它非常混乱。运行以下函数后：

findContours( cvMatImage, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0) );

奇怪的是，不仅轮廓点没有被正确提取，而且原始输入图像似乎有自己的颜色反转。

非常感谢任何有关我应该如何完成目标或如何正确使用findContours 函数的意见。

更新：

非常感谢您的热心意见。

事实上，我的问题中包含的图像已经二值化了——而且我还对图像应用了“自适应阈值”程序。

原图如下：http://i.stack.imgur.com/DkIKt.png

CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(self.CGImage);
CGFloat cols = self.size.width;
CGFloat rows = self.size.height;

Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels

CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // Pointer to  data
                                                cols,                       // Width of bitmap
                                                rows,                       // Height of bitmap
                                                8,                          // Bits per component
                                                cvMat.step[0],              // Bytes per row
                                                colorSpace,                 // Colorspace
                                                kCGImageAlphaNoneSkipLast |
                                                kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags
CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), self.CGImage);
CGContextRelease(contextRef);
CGColorSpaceRelease(colorSpace);

Mat cvImage_gray, cvImage_threshold;

cvtColor(cvImageOrg, cvImage_gray, CV_RGB2GRAY); //Binarize

adaptiveThreshold(cvImage_gray, cvImage_threshold, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, THRESH_BINARY, neighbor, threshRed); //Adaptive threshold

Answer 1

您应该对图像进行二值化。 findContours 仅在存在例如图像中只有黑白。

因此，您应该查看图像中的每个像素和阈值。如果它低于某个值，则将其设为黑色，否则将其设为白色。对我来说，提供的图像看起来也有一些灰色像素。

您还应该知道，查找轮廓会“破坏”提供的图像。它不会自行创建副本。所以如果你想保留原件，你应该传递一份副本。

找到轮廓后，您可以在原始图像上使用该信息并更改找到区域中像素的颜色值。

编辑：

好的，在我阅读您的更新后，我会推荐以下内容：
将带蓝色的背景设置为黑色。
为此，您需要检查每个像素并查看颜色值。

如果里面有足够的蓝色，就让它变黑。
你做的其他一切都是白色的。

之后，您的背景应为黑色，数字应为白色。您现在可以使用 findContours，或者如果您只希望数字为黑色而背景为白色：反转图像或在二值化过程中交换黑白。

重要提示：
您对图像所做的实际上并没有将其二值化。你拿了 上色。二值化意味着只有两种颜色。一个像素将是 黑或白。不是灰色的。
您的阈值实际上不是阈值，因为您采用的值 (255) 是最大值（因为这是 8 位可以拥有的最高数字）。阈值的工作方式不同：对于二进制阈值，您有一个值，低于或等于的所有内容都将是一种颜色，高于或等于的所有内容将是另一种颜色。对于 255，整个图像应该变成一种颜色....
使用阈值，您通常会玩一些，直到它们满足您的需求