如何从图像中切割轮廓并将其保存到新文件

Question

大家好，这是我的第一个问题，请保持温柔。我有一个计算机视觉领域的项目，我是新手，我将不胜感激。我有一个PCB的图像，我的任务（首先）是从后台切断电路板，并将其保存到新文件中。

如果结果只是没有灰色背景的纯pcb，那将不是问题。

到目前为止，我尝试过的是，首先使用threshold将图像转换为二进制。然后，我使用cv2.findContours搜索轮廓，找到它们之后，我对轮廓进行了排序并画出了最大的轮廓

经过一番研究，我找到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]仅保存轮廓。问题是，由于这种原因，我也需要一些背景知识，如您在pic3中所见。

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

更新 我设法制作了面具，并做了bitwise_and，但结果是黑色背景的电路板。结果是有人可以帮助我删除黑色背景，而仅将木板留在图像中吗？谢谢！

Answer 1

我对此做了一些工作，并按如下方式裁剪该区域。我想这就是你想要的。

基本上来说，我对图像进行这些操作。

1.中值模糊图像，阈值并进行变形操作。

2.投影到轴、阈值并获取边界。

3.裁剪区域。

#!/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)