大家好,这是我的第一个问题所以请保持温和.我有一个计算机视觉领域的项目,我是新的,我会很感激一些帮助.我有一个pcb的图像,我的(首先)任务是从背景中切断电路板并将其保存到新文件.
如果结果只是没有灰色背景的普通pcb,那就没问题了.
我到目前为止尝试的是,首先使用阈值将图像转换为二进制.然后我使用cv2.findContours搜索轮廓,找到它们后,我对轮廓进行了排序并绘制了最大的轮廓
经过一些研究,我发现了一种切割轮廓并将其保存为新图像的方法.我使用x,y,w,h = cv2.boundingRect来查找轮廓的宽度和高度,并使用[y：y h,x：x w]来仅保存轮廓.问题是,使用这种方法我也会因为某些原因而考虑一些背景,如pic3所示.
有没有办法切断电路板,所以结果将是图像pic1中的黑色矩形或至少没有灰色背景的电路板？
UPDATE
我设法制作了面具并做了bitwise_and,但结果是黑色background.the result板可以有人帮我删除黑色背景并只留下图像中的板吗？
谢谢！
最佳答案 我做了一些工作,并按照以下方式裁剪区域.我想这就是你想要的.
基本上,我在图像上做这些操作.
1. medianBlur图像,阈值和变形操作.
2.项目到轴,阈值并获得约束.
3.裁剪该地区.
#!/usr/bin/python3
# .10.04 23:45:01 CST
# .10.05 00:52:26 CST
#how to cut a contour from an image and save it to a new file
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import time
imgname = "pcb.jpg"
img = cv2.imread(imgname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
## medianBlur, threshold and morph-close-op
median = cv2.medianBlur(gray, ksize=17)
retval, threshed = cv2.threshold(median, 110, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
closed = cv2.morphologyEx(threshed, cv2.MORPH_CLOSE, np.ones(15,15))
## Project to the axis
H,W = img.shape[:2]
xx = np.sum(closed, axis=0)/H
yy = np.sum(closed, axis=1)/W
## Threshold and find the nozero
xx[xx<60] = 0
yy[yy<100] = 0
ixx = xx.nonzero()
iyy = yy.nonzero()
x1,x2 = ixx[0][0], ixx[0][-1]
y1,y2 = iyy[0][0], iyy[0][-1]
## label on the original image and save it.
res1 = cv2.rectangle(img.copy(), (x1,y1),(x2,y2), (0,0,255),2)
res2 = img[y1:y2,x1:x2]
cv2.imwrite("result1.png", res1)
cv2.imwrite("result2.png", res2)
