Python 如何从二值图像中找到最大的白色像素区域

我一直在opencv python上处理二进制图像。我需要得到最大的区域。我使用了下面的代码，但没有得到想要的输出

edged = cv2.Canny(im_bw, 35, 125)
(cnts, _) = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = max(cnts, key = cv2.contourArea)

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您不需要使用canny输出来执行此操作。只要在

im\u bw

上直接执行

findContours

，您就会得到所需的结果。如果仍然不是您想要的，尝试使用不同的阈值（假设您的原始图像本身不是BW）

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你真的没有解释你在找什么“最大的地区”？您发布的代码将为您提供找到的最大轮廓，但您需要了解什么是OpenCV轮廓。现在，根据您的图像，您可能会有很多噪声，这使得OpenCV提供的不是您期望的“区域”，因此您需要减少噪声。在将Canny或阈值应用于图像之前

算法应如下所示：

• 获取帧/图像
• 灰度图像
• 应用模糊/腐蚀/放大以减少噪音
• 应用Canny或threshold
• 寻找轮廓
• 得到最大的
• 做你需要的

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您可以在Python中找到很好的文档。

我正在使用Python的

scikit image

包，它测量岛屿的面积，并选择最大面积，如下所示-

import skimage
from skimage import measure

labels_mask = measure.label(input_mask)                       
regions = measure.regionprops(labels_mask)
regions.sort(key=lambda x: x.area, reverse=True)
if len(regions) > 1:
    for rg in regions[1:]:
        labels_mask[rg.coords[:,0], rg.coords[:,1]] = 0
labels_mask[labels_mask!=0] = 1
mask = labels_mask

输入图像-

输出图像-

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您能提供一些例子吗？您所说的期望输出是什么意思？它会给你一个不是最大的片段？假设我想从二值图像中提取大象，假设大象是最大的白色像素区域。@凯拉，很抱歉迟到了，我建议使用SIFT和SURF算法使用的DoGs（高斯差分）。你也可以使用分水岭。谢谢你，但是它不起作用，你能解释一下如何显示“c”，我在那部分有错误，，

image=cv2。绘制等高线（im_bw，[cnt]，0，（0255,0），3）cv2.imshow（'IMG'，image）

drawContours

不返回图像（查看文档），它在

im\u-dw

上绘制图像。要显示图像，请使用

cv2.imshow（'IMG'，im\u-bw）

。还要绘制最大轮廓

c

使用

cv2。绘制轮廓（im_bw，[c]，0，（0255,0），3）

import skimage
from skimage import measure

labels_mask = measure.label(input_mask)                       
regions = measure.regionprops(labels_mask)
regions.sort(key=lambda x: x.area, reverse=True)
if len(regions) > 1:
    for rg in regions[1:]:
        labels_mask[rg.coords[:,0], rg.coords[:,1]] = 0
labels_mask[labels_mask!=0] = 1
mask = labels_mask