C++ Opencv c++；图像中白色区域的检测与裁剪

我已经在网上搜索过了，我已经找到了一些方法来做我想做的事情，但是与我需要的相比，这些方法在效率上失败了

我有一个kinect（使用Microsoft SDK），它当前正在获取一个删除背景的人，将结果保存在一个3通道的垫子中，并将该人从背景中删除。现在我需要裁剪图像以只适合那个人，忽略黑色区域

这里是棘手的部分：我没有太多的时间浪费在每一个操作上（我还需要做其他一些操作，这是支持实时工作的。我目前实现的是一个轮廓查找器，它只提供这个区域，但实时速度非常慢。因为我只有一个白色区域要检测，而且这个区域非常大（图像面积的50%）我认为有一些更快的方法可以做到这一点，因为我只需要这个白色区域的x和y的最小值和最大值来裁剪它

这是我当前的裁剪功能：

cv::Mat thresh_canny;
cv::vector<cv::vector<cv::Point> > contours;
cv::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::threshold(src, thresh_canny, 0, 255, 0);
cv::Canny(thresh_canny, thresh_canny, 20, 80, 3);
cv::findContours(thresh_canny, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));

if (contours.size() != 1)
    return false;

cv::Rect r = cv::boundingRect(contours.at(0));
src(r).copyTo(dst);
return true;

cv:：Mat thresh\u canny；
向量轮廓；
向量层次；
cv：：阈值（src，thresh_canny，0，255，0）；
cv：：Canny（thresh_Canny，thresh_Canny，20,80,3）；
cv:：findContours（阈值、轮廓、层次、cv_-RETR_树、cv_-CHAIN_-Abrox_-SIMPLE、cv:：Point（0,0））；
如果（等高线.size（）！=1）
返回false；
cv:：Rect r=cv:：boundingRect（等高线位于（0））；
src（r）.copyTo（dst）；
返回true；

非常感谢

编辑：输入图像

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如果您的图像没有非黑色异常值（如噪声），您可以忽略canny和findContours，而只需从所有非黑色像素位置创建边界矩形：

int main()
{
cv::Mat in = cv::imread("CropWhite.jpg");

// vector with all non-black point positions
std::vector<cv::Point> nonBlackList;
nonBlackList.reserve(in.rows*in.cols);

// add all non-black points to the vector
//TODO: there are more efficient ways to iterate through the image
for(int j=0; j<in.rows; ++j)
    for(int i=0; i<in.cols; ++i)
    {
        // if not black: add to the list
        if(in.at<cv::Vec3b>(j,i) != cv::Vec3b(0,0,0))
        {
            nonBlackList.push_back(cv::Point(i,j));
        }
    }

// create bounding rect around those points
cv::Rect bb = cv::boundingRect(nonBlackList);

// display result and save it
cv::imshow("found rect", in(bb));
cv::imwrite("CropWhiteResult.png", in(bb));


cv::waitKey(-1);
return 0;
}

intmain（）
{
cv:：Mat in=cv:：imread（“CropWhite.jpg”）；
//具有所有非黑点位置的向量
std：：向量非黑名单；
非黑名单保留（行*列）；
//将所有非黑色点添加到向量
//TODO：有更有效的方法来遍历图像
对于（int j=0；jc）可以发布一个示例输入图像和一个示例所需结果（两个不同的图像）？如果你的人是唯一的白色区域，你根本不需要canny和findcontours。只需从所有白色像素计算boundingrect？！用输入图像编辑。我如何计算boundingrect？你能给我一些代码或链接看看吗？谢谢！代码中已经有了（最后第三行）只需输入一个包含所有非黑色像素位置的向量，而不是轮廓，它不起作用（或者我误解了）。以下是我所做的：cv:：Mat gray；cv:：threshold（src，gray，0，255，0）；cv:cvtColor（gray，gray，cv_bgr2; gray）；if（cv:：countNonZero（gray）==0）返回false；cv:：Rect r=cv:：boundingRect（gray）；src（r）.copyTo（dst）；谢谢！确实有效！我增强了循环，并将Kinect深度字节数组转换为OpenCV Mat，结果几乎与任何操作一样快。