Разделение изображения с «маской»

Question

Я новичок в отношении opencv, и я хотел бы получить некоторые советы о том, как следует снимать изображение и разделять изображение.

В настоящее время я работаю над распознаванием объектов с помощью kinect-like. В конце процесса, я получаю этот тип изображения:

розовый цвет совершенно произвольно, кстати я могу использовать другой, если это рекомендуется)

В этом случае я бы как:

1. Де-шумит изображение.

2. Разделить различные объекты на картинке на несколько изображений, по одному изображению для каждого объекта.

О 1: Я знаю несколько фильтрации шума, которые в основном фильтр на основе частоты и структуры, можно фильтровать объекты, которые не являются «большой» достаточно?

Answer 1

Вы можете попробовать это:

1. Установите все розовые цветы на черном фоне() и все остальные на белый (на первом плане).
2. Используйте findContours(), чтобы найти все контуры каждого объекта, т. Е. 3 в вашем случае.
3. Основываясь на информации о контуре каждого объекта, вы можете выбрать любой объект, который вы хотите. Вы также можете отфильтровывать небольшие объекты, проверяя их область контура.

Answer 2

Схема, предложенная @herohuyongtao, является разумной. Если вы можете использовать OpenCV 3.0, я бы рекомендовал connectedComponents() вместо findControus(). Площадь объекта возвращается по статистике CC_STAT_AREA. В вашем случае у вас на самом деле имеется около 7 подключенных компонентов для этого шума в верхнем левом углу. Настройте некоторый разумный порог на минимально возможной площади, этого будет достаточно для простых случаев.

Answer 3

Благодаря Михаилу и героюйонто я сумел сделать то, что хотел.

Эта ссылка также помогло мне:

http://bytefish.de/blog/extracting_contours_with_opencv/

Ура!