出力に非常に狭い場所を持たずに、連続領域の輪郭を取得したい。OpenCVを使用して狭いボトルネックのない連続領域を見つける
入力画像が（しきい値を適用した後）、この画像のように見えることができます：
だけOpenCVs findContoursメソッドを呼び出すことで、私は次のような結果を得る：
私の問題は、私はしたくないということです結果に狭い（白い）ピークを持つこと。私は黒のピークを含んではならないので、画像をぼかすだけでは機能しません。したがって、必要な出力はこの緑色の線のようになります。
エリアの最小「厚さ」をOpenCV（findContours）に伝えることは可能ですか？
Erosionを背景に境界画素を追加すると考えることができます。したがって、それはあなたの入力のような狭い部分を取り除きます。しかし、すべての境界を歪ませるので、実際の境界でエロージョンの影響を取り消すには、その後dilationを適用する必要があります。浸食+膨張プロセスはopeningと呼ばれます。
以下のコード部分は、望ましい出力を生成します。画像サイズに応じてk_sizeで遊んでください。次にfindContoursを適用します。
# Read and binarize the image
image = cv2.imread("test.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
ret, im_th =cv2.threshold(image,150,255,cv2.THRESH_BINARY)
# Set the kernel and perform opening
k_size = 7
kernel = np.ones((k_size,k_size),np.uint8)
opened = cv2.morphologyEx(im_th, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imwrite("opened.png", opened)
出力：あなたが[モルフォロジー演算]（http://docs.opencv.org/trunk/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.html）を使用していないのはなぜ
ありがとうございます、あなたのソリューションは完璧に動作します！ – wessnerj
findContoursを実行する前に、浸食を行い、次に小さなカーネルで膨張させます。ちょうどそれを行うのOpenCVにおけるオペレータの特別な種類があります、このような何かが動作するはずmorphologyEx
とOpeningと呼ば：
morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, Mat());
それらを取り除く？ –