2017-02-21 149 views
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我已经实现了给定图像的分割,但图像可能因不同的颜色而异。我怎样才能从前景中分离出前景只包含空心圆/实心圆的背景。我的目标是根据图像的颜色自动找到阈值。 [示例图片] [1]OpenCV模糊或降级图像的动态分割方法

import numpy as np 
import cv2 
import os 

image =cv2.imread("cropped2/pnr6.jpg") 
img = image.copy() 
MARKER_LOWER_BOUND = (0, 0, 0) 
MARKER_UPPER_BOUND = (255, 255, 25) 
marker_seg_mask = cv2.inRange(img, MARKER_LOWER_BOUND, MARKER_UPPER_BOUND) 
cv2.imshow("thresold.jpg",marker_seg_mask) 
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请问你可能会解释一下你想要做的更好吗?你期望什么结果? –

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@MarkSetchell对于基于OMR的应用程序,我试图从实心圆评估卷号。但是对于不同质量和颜色的图像,分割不能正常工作。所以我需要哪些技术可以更好地分离空心圆和实心圆的位信息。我怎么才能知道圈子是否被填满? – shudheer

回答

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看那cv2.adaptiveThreshold()功能,它应该做你所需要的。 从docs

自适应阈值

在上一节中,我们使用一个全球性的值作为阈值。 但是,在不同区域的照明条件不同的情况下,图像可能并不是很好。在这种情况下,我们会选择 自适应阈值。在此,该算法针对图像的小区域计算阈值 。因此,我们获得了不同阈值的 不同区域的相同的图像,它给了我们更好的结果 不同照明的图像。

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这并没有导致高质量的分割图像。 – shudheer