Python 如何使用OpenCV从图像中提取感兴趣的ID文档区域？

我正在尝试分割此图像，因为我只需要获取文档

应用一些过滤器，我得到了以下结果：

我试图获得白色矩形的轮廓，但得到了以下结果：

有人知道如何做得更好吗

这是我的代码：/

import cv2

image = cv2.imread('roberto.jpg')

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

_, binary = cv2.threshold(gray, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('test', binary)
cv2.waitKey(0)

contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
idx = 0 
for cnt in contours:
    idx += 1
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi=binary[y:y+h,x:x+w]
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(200,0,0),2)
cv2.imshow('img',image)
cv2.waitKey(0) 

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就快到了，只需使用

cv2.boundingRect

获取

x，y，w，h

边界矩形坐标，就可以使用Numpy切片提取/保存ROI。这是结果

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我感谢你，显然它已经接近，但是，我在处理时使用的图像检测到一个更大的框，你可以在我共享的最后一张图像中看到，你将知道如何改进处理，使白色纸张的其余部分实际上是白色的呵呵，谢谢！是的，有两种方法：1）添加大模糊（高斯或中值模糊）或2）在对图像进行阈值化后执行“变形打开”以消除小噪声我非常感谢我将测试并更新问题的建议：P

import cv2

# Load image, grayscale, threshold
image = cv2.imread('1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(gray, 225, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

# Get bounding box and extract ROI
x,y,w,h = cv2.boundingRect(thresh)
ROI = image[y:y+h, x:x+w]

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.waitKey()