python中的单色图像中的对象周围的矩形边界框？

我有一套两个黑白图像[附加]，我想为每个图像中的人物都放上矩形包围盒。我知道cv2.dilate可能会有所帮助，但我看到的大多数示例都着眼于检测包含最大像素强度的一个矩形，所以基本上它们会在图像中放置一个大矩形。我想有两个独立的矩形。python中的单色图像中的对象周围的矩形边界框？

UPDATE： 这是我的尝试：

import numpy as np 
import cv2 

im = cv2.imread('splinet.png',0) 
print im.shape 
kernel = np.ones((50,50),np.uint8) 
dilate = cv2.dilate(im,kernel,iterations = 10) 
ret,thresh = cv2.threshold(im,127,255,0) 
im3,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
plt.imshow(im,cmap='Greys_r') 
#plt.imshow(im3,cmap='Greys_r') 

for i in range(0, len(contours)): 
    if (i % 2 == 0): 
     cnt = contours[i] 
     #mask = np.zeros(im2.shape,np.uint8) 
     #cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1) 
     x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) 
     cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),5) 
     plt.imshow(im,cmap='Greys_r') 
     cv2.imwrite(str(i)+'.png', im) 

cv2.destroyAllWindows()

和下面的输出连接：正如你看到的，小箱子被制成，它不是超级清晰。

来源

2017-02-23 GKS

***'大部分例子'***这是什么意思？你想要什么？ –

我的意思是我在网上找到的教程检测到一个包含最大像素强度的矩形。我想在两个图像中的人身上放置边界框 – GKS

作为一个起点，您应该搜索“轮廓边界框二值图像”并在此处获取一些代码，其思想是对图像进行阈值处理，然后找到轮廓，然后边界框 – ZdaR

在你的问题，真正的问题在于选择从单色图像的最佳阈值的。

为了做到这一点，计算灰度图像的中位数（您的文章中的第二张图片）。阈值级别将设置为33％高于此中值。低于此阈值的任何值都将被二进制化。

这是我得到：

现在进行形态膨胀，随后轮廓操作可以突出你感兴趣的区域用矩形。

注：

像你一样从来没有设置手动阈值。阈值对于不同的图像可能会有所不同因此，请始终根据图片的中位数选择阈值。

来源

2017-02-23 19:06:22

仍然没有发生每个人的一个矩形。它只给出一个矩形右边的人 – GKS

逼近是你最好的选择，给出这样的图像 –

python中的单色图像中的对象周围的矩形边界框？

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