如何从纸张（opencv）中提取这6个符号（签名）

我有一个形象：

我试着一个接一个地提取信号。

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我尝试了

findContours（）

，但得到了很多内部轮廓。有什么方法可以做到这一点吗？

在查找轮廓时，始终确保感兴趣的区域为白色。在这种情况下，将图像转换为灰度后，应用反转的二进制阈值，使签名为白色。执行此操作后，

findContours（）

将轻松找到所有签名

代码：

以下实现是用python实现的：

import cv2
image = cv2.imread(r'C:\Users\Jackson\Desktop\sign.jpg')

#--- Image was too big hence I resized it ---
image = cv2.resize(image, (0, 0), fx = 0.5, fy = 0.5)

#--- Converting image to grayscale ---
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#--- Performing inverted binary threshold ---
retval, thresh_gray = cv2.threshold(gray, 0, 255, type = cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

cv2.imshow('sign_thresh_gray', thresh_gray)

结果：

这里我有一些提取的签名

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太棒了！！谢谢

#--- finding contours ---
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh_gray,cv2.RETR_EXTERNAL, \
                                              cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for i, c in enumerate(contours):
    if cv2.contourArea(c) > 100:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        roi = image[y  :y + h, x : x + w ]
        cv2.imshow('sign_{}.jpg'.format(i), roi)
        cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()