如何从图像中剪切轮廓并将其保存到新fi

Question

大家好，这是我的第一个问题，所以请温柔一点。我有一个计算机视觉领域的项目，我是新来的，我希望能得到一些帮助。我有一个pcb的图像，我（首先）的任务是从背景中切断电路板并将其保存到一个新文件中。在

如果结果只是没有灰色背景的普通pcb就不会有问题。在

到目前为止，我尝试的是，首先使用阈值将图像转换为二进制。然后我用cv2搜索轮廓，找到轮廓后，我对轮廓进行排序，画出最大的轮廓

经过一番研究，我找到了一种方法来切割轮廓并将其保存到新图像中。我使用x，y，w，h=cv2.boundingRect来查找轮廓的宽度和高度，[y:y+h，x:x+w]只保存轮廓。问题是，用这种方法，我也用了一些背景，因为你可以在图3中看到。在

有没有什么方法可以切断电路板，使其结果是图像pic1中的黑色矩形，或者至少是没有灰色背景的电路板？在

the result有人能帮我去掉黑色背景，只留下板在图像中吗？ 谢谢您！在

Answer 1

我在这方面做了一些工作，并裁剪了如下区域。我想这是你想要的。在

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基本上，我对图像做这些操作。在

1。median模糊图像、阈值并执行morph-op

2.投影到轴上，阈值并得到边界。在

3.裁剪该区域。在

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#!/usr/bin/python3
# 2017.10.04 23:45:01 CST
# 2017.10.05 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)