使用哪种算法来分割出灰度与背景相似的对象？

Question

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我必须探测到离地面很近的物体。它的大部分区域在灰度上与路面相似，但在视觉上有一个合适的形状。我尝试了手动阈值，图像填充和轮廓。但是没有好的结果。轮廓是最差的。我的目标是得到一个物体为前景(白色)的二值图像。

Answer 1

这是一张小图片:p

这就是我解决你的问题的方法:首先，我检测图像中的边缘。接下来，我使用morphological closing将紧密相连的行连接在一起。这在外边，形状的轮廓上工作得很好。然后可以检测该形状的轮廓(cv2.RETR_EXTERNAL仅返回最外轮廓)。由于一些噪声，我添加了一个大小阈值，并在新图像上绘制填充剩余的轮廓。

我添加了第二个选项，它更高效，但可能不适用于项目的其余部分，因为它对其他图像的灵活性较差。在这里，边缘被获取并完成了一个大的形态闭合，这将整个形状连接在一起。为了消除噪声，然后执行较小的形态学开口。正如您在下面看到的，结果几乎相同，尽管其他图像的差异可能更大。

最后注意:如果这个蒙版太粗糙，你可以使用这个蒙版来剪切图像的相关区域，然后用它来创建一个更好的蒙版。

结果：

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代码：

import numpy as np 
import cv2

# load image 
image = cv2.imread("image.png")
# detect edges in image
edges = cv2.Canny(image,100,100)


#option 1: use contours
# solidify / join edges
kernel =  np.ones((10,10),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# create black image with the size of image
result = np.zeros(image.shape[:2])
# detect contours in the mask (outer edges only)
im, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# draw contour 
for cnt in contours:
    if cv2.contourArea(cnt) > 100:
        # draw filled contour in white on result
        cv2.drawContours(result, [cnt], 0, (255), -1)
        # draw outline of contour in red on original image
        cv2.drawContours(image, [cnt], 0, (0,0,255), 2)


#option 2: morphology only
# solidify / join edges
kernel2 =  np.ones((20,20),np.uint8)
mask2 = cv2.morphologyEx(edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel2)
# remove noise 
kernel3 =  np.ones((5,5),np.uint8)
result2 = cv2.morphologyEx(mask2, cv2.MORPH_OPEN, kernel3)


# show image and results
cv2.imshow("image", image)
cv2.imshow("edges", edges)
cv2.imshow("Result_option1", result)
cv2.imshow("Result_option2", result2)
# release recourses
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()