OpenCV删除较小的轮廓 我想用OpenCV和C++来识别和提取下面图像最大叶的轮廓。

我将Canny边缘检测器应用到图像中，得到了以下结果

    Canny(img_src, img_edge_detected, 20, 60, 3);

现在我想从图像中提取最大轮廓（最大叶子）并绘制轮廓线，但这里的问题是最大叶子的边缘线不是连续的。因此，我查看了dialate和morphical close，但使用这些函数，我无法得到一个很好的结果来提取区域。有没有办法在这样的图像中获得最大的轮廓

注意，这里我不能使用模板匹配或任何掩蔽类的东西，因为我的最终目的是建立一个系统，用户可以上传图像并获取植物的种类。所以系统对于用户将要上传的叶子的形状没有任何预先的想法

如果可能的话，请告诉我如何在这里找到并绘制最大的等高线

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谢谢。

<你不能用HSV颜色阈值来追踪那个叶子，然后你可以直接使用MimxLoC函数来获得最大轮廓的面积。只是一个想法，试试这样做。它会工作。好运< < /P> < P>我在java中做的事情，请把它转换成C++。这里BGR转换HSV，然后在指定范围内应用黄色、绿色和棕色的组合，并简单地执行按位or操作。它将使用opencv函数Core.findNonZero（Mat src，Mat dst）为您提供非零像素

Imgproc.CVT颜色（mRgba、mHSV、Imgproc.COLOR_BGR2HSV，4）； //黄色的 Core.inRange（mHSV，新标量（25,80,80），新标量（36,255,255），黄色）； //绿色的 在范围内（mHSV，新标量（37,80,80），新标量（70,255,255），绿色）； //棕色的 核心。在范围内（mHSV，新标量（10，80，80），新标量（30，200，200），棕色）； //逻辑或掩码 核心。按位_或（黄色、绿色、绿色）； 核心。按位_或（绿色、棕色、遮罩）； Imgproc.扩张（面罩，面罩，新垫（））； //查找非零像素 pts=Mat.zero（mask.size（），mask.type（））； Core.findNonZero（掩码，pts）； 返回掩码；

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您是否先尝试按颜色进行聚类？至少在这个例子中，它是可行的。对我来说，只处理contour是不可能的，因为它们没有分开。谢谢你的回答。我没有尝试使用聚类，我只是尝试使用边缘检测，你能给我举一个聚类的好例子吗？我对图像处理不熟悉。正如@Mika所说，这确实是一个分割问题，你跳得太快了。你可以先假设感兴趣的叶子在图像中处于中心位置，然后使用分水岭或泛洪填充对其进行分割。你能解释一下如何在这里进行分割或聚类吗？@RogerRowland链接已断开。也许是有用的。 Imgproc.cvtColor(mRgba, mHSV, Imgproc.COLOR_BGR2HSV, 4); //Yellow Core.inRange(mHSV, new Scalar(25, 80, 80), new Scalar(36, 255, 255), yellow); //Green Core.inRange(mHSV, new Scalar(37, 80, 80), new Scalar(70, 255, 255), green); //Brown Core.inRange(mHSV, new Scalar(10, 80, 80), new Scalar(30, 200, 200), brown); // logical OR mask Core.bitwise_or(yellow, green, green); Core.bitwise_or(green, brown, mask); Imgproc.dilate(mask, mask, new Mat()); // Find non zero pixels pts = Mat.zeros(mask.size(), mask.type()); Core.findNonZero(mask, pts); return mask;