从视频帧中删除边框/边距

Question

我正在处理带有边框（边距）的视频。有些沿所有 4 个侧面都有，有些仅沿左侧和右侧，有些仅沿顶部和底部。这些边距的长度也不是固定的。 我正在从这些视频中提取帧，例如，

和

这两个都包含顶部和底部的边框。

任何人都可以建议一些方法来从这些图像中删除这些边框（最好是在 Python 中）。 我遇到了一些方法，例如 Stackoverflow 上的 this，但这处理的是边框完全黑色 (0,0,0) 的理想情况。但就我而言，它们可能不是漆黑的，也可能包含抖动的噪音。 任何帮助/建议将不胜感激。

Answer 1

这是在 Python/OpenCV 中执行此操作的一种方法。

• 阅读图片
• 转换为灰度和反转
• 阈值
• 应用形态学去除小的黑色或白色区域，然后再次反转
• 获取某一区域的轮廓
• 获取该轮廓的边界框
• 使用 numpy 切片裁剪图像的该区域以形成结果图像
• 保存生成的图像

import cv2
import numpy as np

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

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

# invert gray image
gray = 255 - gray

# gaussian blur
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)

# threshold
thresh = cv2.threshold(blur,236,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]

# apply close and open morphology to fill tiny black and white holes
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# invert thresh
thresh = 255 -thresh

# get contours (presumably just one around the nonzero pixels) 
# then crop it to bounding rectangle
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
cntr = contours[0]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)
crop = img[y:y+h, x:x+w]

cv2.imshow("IMAGE", img)
cv2.imshow("THRESH", thresh)
cv2.imshow("CROP", crop)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save cropped image
cv2.imwrite('gymnast_crop.png',crop)
cv2.imwrite('gymnast_crop.png',crop)

输入：

阈值和清洁图像：

裁剪结果：