如何在Python中使用OpenCV裁剪图像的黑色背景？

因此，我手头有一项图像处理任务，需要裁剪图像的某一部分。我以前没有OpenCV的经验。我想知道我应该走哪条路

示例输入图像：

示例输出图像：

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我最初的想法是将图像转换为位图，并删除低于或高于某个阈值的像素。因为我可以自由地使用OpenCV和Python，所以我想知道是否有任何自动算法可以做到这一点，如果没有，那么解决此类问题的正确方法应该是什么。谢谢。

阈值设置似乎是一个很好的方法。过度使用可能是一个神经网络，但你可能没有足够的数据来训练（：D）

您应该能够执行以下操作：

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('img.png')
gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV+cv.THRESH_OTSU

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应用一个简单的阈值应该去掉背景，前提是背景总是比前景暗。如果你使用大津阈值算法，它应该为你选择一个好的分区。使用您的示例作为输入，这将给出：

接下来，您可以计算边界框以选择前景区域。如果背景足够清晰且没有孔，则会生成矩形：

[619 x 96 from (0, 113)]

然后，可以使用此矩形裁剪原始图像，以生成所需的结果：

我编写了C++代码来解决这个问题。到Python的粗略翻译如下所示：

import cv2 as cv

img = cv.imread(sys.argv[1])

grayscale = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

thresholded = cv.threshold(grayscale, 0, 255, cv.THRESH_OTSU)

imwrite("otsu.png", thresholded)

bbox = cv.boundingRect(thresholded)

x, y, w, h = bbox

print(bbox)

foreground = img[y:y+h, x:x+w]

imwrite("foreground.png", foreground)

该方法快速简便。如果您发现您的背景中有一些白色的洞放大了边界框，请尝试应用侵蚀操作符

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FWIW我非常怀疑，使用NNs后，您是否会获得可预测或可靠的结果。

NN将是一种过激行为！您可以进行边缘检测，并将极端水平线作为边界。然后仅裁剪这两条线内的roi

我有几十张这样的照片。这算不算训练神经网络的数据集？因为这对网络来说是一项很容易的任务，你也许可以做一些扩充。谢谢这确实是一个很大的帮助。这不是一个答案，请评论这些类型的声明