如何在不丢失任何内容的情况下检测所有矩形框python opencv - python

我正在尝试从关系数据库中检测所有矩形。但是我的脚本未检测到某些框。请帮我做到这一点。谢谢。

图片:

我的代码:

#!/usr/bin/python
import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread("table.png")

image = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(image,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

edge = cv2.Canny(thresh,30,200)
cont = cv2.findContours(edge,cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]

for j,i in enumerate(cont):
   x,y,w,h = cv2.boundingRect(i)

   if (w*h>900):
     cv2.drawContours(image,[i],0,(0,0,255),3)

cv2.imshow("Image",image)

cv2.waitKey(0)  

输出:

参考方案

这是使用阈值+形态运算的简单方法。

获取二进制图像。 加载图像，转换为灰度，然后自适应阈值

填充矩形轮廓。 查找轮廓并填充轮廓以创建填充的矩形块。

执行变形打开。 我们创建一个矩形结构元素并对其进行变形以删除

绘制矩形。 查找轮廓并绘制边界矩形。

这是可视化的每个步骤:

使用此屏幕快照图像(由于提供的图像的矩形太靠近边框，因此包含更多边框)。您可以在输入图像上添加边框，而不是通过屏幕截图获取更多边框区域。看看add border to image

二进制图像

填充矩形轮廓

变形打开

结果

码

import cv2

# Load iamge, grayscale, adaptive threshold
image = cv2.imread('1.png')
result = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,51,9)

# Fill rectangular contours
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    cv2.drawContours(thresh, [c], -1, (255,255,255), -1)

# Morph open
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9,9))
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=4)

# Draw rectangles
cnts = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 3)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

注意:取决于图像，您可能必须修改内核大小。例如，可能有必要将内核从(5, 5)增加为(11, 11)。另外，执行cv2.morphologyEx()时可以增加或减少迭代次数。在增加或减少内核大小时需要权衡取舍，因为您可能会删除更多或更少的行。同样，这一切都取决于输入图像。

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