基于边缘检测"剪切"图像

Question

这是我原来的形象:

我已要求用户裁剪它,将其转换为灰度并在其上运行以下代码:

edgeImg = edge(grayImg,'canny',0.23);

这是结果:

我想基本上"切掉"中间圆和外边缘的所有东西.我很难搞清楚如何做到这一点,说实话,我很茫然.

我考虑过试图填写我想要保留在二进制图像中的区域,然后我可以将它用作图章,但我无法想出一种不填充中间圆圈的方法.

有任何想法吗？

谢谢.

编辑:这个白色区域是我想要保留的:

Answer 1

我建议首先不要进行边缘检测，您会丢失与颜色相关的有价值的信息。您可以尝试一些聚类算法，例如K-Means（包括源代码）或其他算法。

聚类完成后，您可以将与聚类相关的像素保留在对象中。可以基于图像中的对象位置（包括图像的裁剪）及其颜色来选择期望的簇。

2 个集群的 K-Means 聚类的代码示例如下：

he = imread('D:\1.jpg');
imshow(he);

cform = makecform('srgb2lab');
lab_he = applycform(he,cform);

ab = double(lab_he(:,:,2:3));
nrows = size(ab,1);
ncols = size(ab,2);
ab = reshape(ab,nrows*ncols,2);

%One cluster for your object and one for background
nColors = 2;
[cluster_idx, cluster_center] = kmeans(ab,nColors,'distance','sqEuclidean', ...
                                      'Replicates',2);


pixel_labels = reshape(cluster_idx,nrows,ncols);

segmented_images = cell(1,3);
rgb_label = repmat(pixel_labels,[1 1 3]);

for k = 1:nColors
    color = he;
    color(rgb_label ~= k) = 0;
    segmented_images{k} = color;
end

%Show both clusters: object and non-object
imshow(segmented_images{1});
figure;
imshow(segmented_images{2});

由此产生的分割效果非常好：