Как отделить интересующую область от площади изображения

Question

Цель: Я хочу определить определенные области листовых изображений. Я нашел связанные с этим проблемы, близкие к этому segment object(leaf) which is on the white paper using image processing (удаляя лист с белого фона), но мой выходит за его пределы, он направлен на извлечение/сегмент больной области листа.

Задача: Как точно сегментировать и извлекать больные участки листа на изображении.

Моя попытка:
1. InRange() OpenCV функция -threshold зеленый цвет, так что я не буду делать несколько значений InRange для не-зеленых зон (коричневый, серый и т.д.) и I будем надежно удалить зеленый цвет; Я применил размытие по Гауссу, преобразованный из RGB в HSV, прежде чем сегментирования

Ссылки на файлы из image1, входа IMAGE2 и результатов:
image1: Результат: Грина был сегментирован (мысль не совсем точно), но я до сих пор не знаю, как извлечь без зеленых зон (в качестве следующего шага)

iMAGE2: Результат: темные маленькие круги были включены/считается зеленый, который якобы не

должен Я новичок в OpenCV (а также C++), и я прочитал несколько методов (например, методов кластеризации нечетких с и к-средства, и т. д.) для сегментации, но я не могу решить, какой метод сегментации использовать для моих изображений. Я также узнал из прочитанных статей, что нет никакой техники универсальной сегментации, которая может применяться ко всем изображениям.

Таким образом, я хотел бы знать, какой метод (метод кластеризации? На основе? Гистограмма ?, и т. Д.) Или процесс лучше всего применять для изображений, которые у меня есть, для точного сегментации изображений.

спасибо.

Answer 1

Просто попробуйте ниже шаги

Создать изображение маски: - Прежде всего, необходимо создать изображение маски для листа, что вам нужно сделать пороговое, найти контур (самый большой), нарисуйте контур (с заполненным) и т.д. ... также для устранения эффекта края вам нужно подобрать маску, что даст лучший результат.

Приведенные ниже фрагменты кода будут делать выше

Mat thr; 
Mat src=imread("image2.png",1); //Your processed image 
cvtColor(src,thr,CV_BGR2GRAY); 
threshold(thr,thr,180,255,THRESH_BINARY_INV); 

vector< vector <Point> > contours; // Vector for storing contour 
vector<Vec4i> hierarchy; 
int largest_contour_index=0; 
int largest_area=0; 
Mat mask(src.rows,src.cols,CV_8UC1,Scalar::all(0)); //create destination image 
findContours(thr.clone(), contours, hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
for(int i = 0; i< contours.size(); i++) // iterate through each contour. 
    { 
    double a=contourArea(contours[i],false); // Find the area of contour 
    if(a>largest_area){ 
    largest_area=a; 
    largest_contour_index=i;    //Store the index of largest contour 
    } 
    } 
drawContours(mask,contours, largest_contour_index, Scalar(255,255,255),CV_FILLED, 8, hierarchy); // Draw the largest contour using previously stored index. 
int dilation_size = 2; 
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, 
             Size(2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1), 
             Point(dilation_size, dilation_size)); 
erode(mask, mask, element); 

экстракт зеленого область: - Здесь вы должны использовать ВПГ цветовое пространство, попадани в диапазон и т.д .. как указано в вашем вопросе.

Mat HSV,hsv_thr,dst; 
cvtColor(src,HSV,CV_BGR2HSV); 
inRange(HSV,Scalar(20,10,10),Scalar(90,255,255),hsv_thr); 

bitwise_not для изображению: - Здесь вы должны использовать маску, созданную выше.

bitwise_not(hsv_thr, dst, mask); 

Draw пораженную область: - Здесь снова вам нужно сделать, найти контур нарисовать контур и т.д ...

findContours(dst.clone(), contours, hierarchy,CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the contours in the image 
    for(int i = 0; i< contours.size(); i++) // iterate through each contour. 
     drawContours(src,contours, i, Scalar(0,0,255),1, 8, hierarchy); 

Вы можете улучшить результат путем правильной фильтрации, порогового значения использовать правильный диапазон hsv и т. д. Также в приведенном выше алгоритме учитывается, что ваш фон всегда белый, а для другого фона вам нужно изменить шаги для создания изображения маски.

Надеюсь, что это будет полезно ...