从图像中提取水果答案

【问题标题】：Extract fruit from image从图像中提取水果
【发布时间】：2022-01-27 15:53:53
【问题描述】：

我正在尝试在图像中找到水果的轮廓并将其填充为黑色，以便我可以将其添加到另一张图像或对其进行遮罩。

但是，根据下面的意外结果图像，我只得到没有填充颜色的轮廓。这可能是由于线路断开造成的，但是我试图扩大我的图像并模糊以解决但没有成功。有什么建议吗？

import cv2
import numpy as np

img=cv2.imread('/home/usr/Desktop/fruit.png')


image_edges = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#
image_edges = cv2.GaussianBlur(image_edges,(3,3),1) #To connect broken lines
image_edges=cv2.Canny(image_edges,100,200)#Edge detection

image_edges=cv2.dilate(image_edges,(3,3),iterations=3)
image_edges=cv2.erode(image_edges,(3,3),iterations=3)


contours_draw, hierarchy = cv2.findContours(image_edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)


mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
mask.fill(255)
for c in contours_draw:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 100:  # greater the value, less detail will be shown
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, (0, 0, 0), -1) 


mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


cv2.imshow('img', mask)
cv2.waitKey(0)

原图

意外结果：

【问题讨论】：

大纲未关闭。在顶部有一个 1 像素的间隙。 ——为什么所有的杂技，尤其是 Canny，往往会使情况变得更糟？简单地说阈值，你有一个明亮的物体在黑暗的背景。
谢谢。我正在为下一届奥运会做准备。

标签： python opencv

【解决方案1】：

考虑使用grabCut algorithm。如果您可以在对象周围定义一个边界矩形，则链接教程中的代码效果很好。在这种情况下，您可以通过使用 Otsu 算法进行阈值化，然后使用 findNonzero 和 boundingRect 函数来确定边界框，如下所示：

_, img_mask = cv.threshold(img_edges, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)  
points = cv.findNonZero(img_mask)  
bounding_rect = cv.boundingRect(points)

【讨论】：