如何删除图像中的外圆而不影响图像的其余部分？

Question

我有一个类似于下面显示的图像的图像。

我想删除图像的黑色和红色圆圈，而又不影响图像内部的红色方块（因为红色圆圈和红色方块的像素值相同）。

我尝试使用cv2.HoughCircles检测红色圆圈并将其转换为黑色，但红色圆圈的某些部分保持不变，如图所示。

这是我用于此的代码。

import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("13-14.png")
output = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 145)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")

    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(output, (x, y), r, (0, 0 , 0), 4)

cv2.imshow("output", np.hstack([image, output]))
cv2.waitKey(0)

有什么建议么？提前致谢。

编辑1

我正在寻找的样本输出就是这种图像（彩色或灰度）。

Answer 1

由于正方形似乎比圆的厚度“大得多”，因此使用一些矩形核（以保持正方形的形状）进行简单的形态学开口应该在这里起作用。

那就是我的解决方案：

import cv2
from skimage import io          # Only needed for web grabbing images; for local images, use cv2.imread(...)

# Read provided example image
image = cv2.cvtColor(io.imread('https://i.stack.imgur.com/QfUOF.png'), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# Mask non-white content
_, mask = cv2.threshold(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 252, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Apply morphological opening with 5x5 rectangular kernel to get rid of the circles
mod = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)))

# Obtain mask of parts to be erased from the difference of both masks
erase = mask - mod

# Set corresponding pixels in image to white
image[erase == 255] = (255, 255, 255)

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('mod', mod)
cv2.imshow('erase', erase)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

非白色内容mask如下所示：

开口后的修改蒙版mod如下：

两者的区别是要删除的部分（erase）：

最后，所有遮罩的像素均设置为白色：

希望有帮助！