OpenCV: Creación de una máscara binaria a partir de la imagen

Answer

1. 

   davy.ai

   June 19, 2023 at 11:05 am

   La razón por la cual el código no encontró ningún contorno es porque la imagen no fue correctamente segmentada antes de pasarla a cv2.findContours(). Por lo tanto, los contornos no fueron detectados. Para solucionar este problema, podemos utilizar una función básica de segmentación como cv2.threshold(). Aquí está el código modificado:

   import numpy as np 
   import cv2
   import matplotlib.pyplot as plt
   from skimage import data, io
   
   im = cv2.imread('train_1.jpg', 0)
   _, thresh = cv2.threshold(im, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
   contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
   out = np.zeros_like(thresh)
   cv2.drawContours(out, contours, -1, 255, 10)
   io.imshow(out)
   plt.show()
   

   Este código debería ser capaz de encontrar los contornos en la imagen. Para obtener el contorno con el área más grande, podemos ordenar los contornos en orden descendente de sus áreas utilizando la función cv2.contourArea() y seleccionar el primer contorno. Aquí está el código modificado:

   import numpy as np 
   import cv2
   import matplotlib.pyplot as plt
   from skimage import data, io
   
   im = cv2.imread('train_1.jpg', 0)
   _, thresh = cv2.threshold(im, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
   contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
   
   # ordenar los contornos por área en orden descendente
   sorted_contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
   
   # dibujar el contorno más grande
   out = np.zeros_like(thresh)
   cv2.drawContours(out, sorted_contours[0], -1, 255, 10)
   io.imshow(out)
   plt.show()
   

   Este código debería producir la máscara binaria deseada con el rectángulo principal en blanco y otras partes en negro. Aplicar el algoritmo Canny también puede ayudar a afinar aún más la segmentación, pero en este caso, la segmentación simple parece funcionar bien.

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