Python：如何将区域保持在canny close edge'；s区

我用canny算法来寻找边缘

接下来，我想将区域保持在闭合曲线内

我的代码示例是：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy.ndimage as nd
from skimage.morphology import watershed
from skimage.filters import sobel

img1 = cv2.imread('coins.jpg')
img = cv2.imread('coins.jpg',0)

edges= cv2.Canny(img,120,200)

markers = np.zeros_like(img)
markers[edges<50] = 0
markers[edges==255] = 1
img1[markers == 1] = [0,0,255]
img1[markers == 0] = [255,255,255]

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Canny', img1)

#Wait for user to press a key
cv2.waitKey(0)

导入cv2
将numpy作为np导入
从matplotlib导入pyplot作为plt
将scipy.ndimage导入为nd
从skimage.com导入分水岭
从skimage.filters导入sobel
img1=cv2.imread（'coins.jpg'）
img=cv2.imread（'coins.jpg'，0）
边缘=cv2.Canny（img，120200）
标记=np.类零（img）
markers[edges我建议您使用联合查找结构来获取img1中白色像素的连接组件（您可能希望在维基百科上找到此算法的详细信息：）

一旦你有了连接的组件，我最好的想法是考虑在你的图片的边框上不包含任何点的组合组件（它们应该对应于你的硬币的内部），并用IMG的颜色对它们进行颜色。
当然，您的硬币之间可能有一些三角形，这些三角形仍将着色，但您可以手动移除相应的连接部件。
不完全如此。硬币轮廓不是连续的，因此任何类型的填充都会泄漏

您可以通过某种形式的形态处理（侵蚀）来修复边缘，但这会使硬币接触，并在它们之间形成无法触及的区域

作为备用解决方案，您可以尝试在磁盘内部使用Hough圆检测器和遮罩