黒い線で塗りつぶされた領域

Question

イメージ内の黒い線の中に含まれる領域を見つけようとしています。

はここでサンプル画像を始める "photo.jpg" である：私はこのためにOpenCVのとSimpleCVを使用している

Sample starting image "photo.jpg"

。ここ

コードである：ここ

from SimpleCV import Camera, Display, Image, Color 
import time 
import cv2 
import numpy as np 

n_image = Image('photo.jpg') 
n_image2 = n_image.crop(55, 72, 546, 276) #Crop X,Y,W,H 
n_image2.save('photo_2.jpg') 
imagea = Image("photo_2.jpg") 

greya = imagea.stretch(50).invert() #50=Blackness level of Black 
greya.show() 
greya.save('photo_2-GREY.jpg') 

im = cv2.imread('photo_2-GREY.jpg') 
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

ret,thresh = cv2.threshold(imgray,220,255,0) 
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
largest_areas = sorted(contours, key=cv2.contourArea) 
cv2.drawContours(im, [largest_areas[-2]], 0, (255,255,255,255), -1) 

cv2.drawContours(im,contours,-1,(255,255,255),-1) 
cv2.imshow('Image Window',im) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 
cv2.imwrite('photo_3.jpg',im) 

n_image = Image('photo_3.jpg') 
mask = n_image.colorDistance((127, 127, 127)) 

mask.show() 
mask.save('mask.jpg') 
time.sleep(3) 

binarised = mask.binarize() 
blobs = binarised.findBlobs() 
blobs.show(width=3) 
time.sleep(60) 

individualareaofholes = blobs.area() 
compositeareaofholes = sum(individualareaofholes) 
orig_area = 132432 
finalarea = (orig_area - compositeareaofholes) 
res = round(((finalarea/orig_area)*100),0) 

print "Area is %d" % res 

は、面積計算のために使用される画像 "mask.jpg" である：

Generated image "mask.jpg"

は観察：内部 1.黒色パッチ"mask.jpg"の白い部分 2.左下の白い部分に "TAXI"と表示されます

どうすれば削除できますか？ 私は、黒い線で囲まれたものすべてを掴んで、線を外したものはすべて面積を計算する際に考慮しないことを望みます。

Answer 1

私はあなたのソリューションを複雑にしていると思います（私は間違っているかもしれません）。私はあなたのコードを変更し、黒い境界内の領域を取得しようとしました。領域が正しいかどうかは確かではありませんが、微調整する方法が得られます。

import cv2 
import numpy as np 

n_image = cv2.imread('5GZ6X.jpg') # Your original image 

imgray = cv2.cvtColor(n_image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
im_new = np.zeros_like(imgray) 
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,10,255,0) 
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
largest_areas = sorted(contours, key=cv2.contourArea) 
cv2.drawContours(im_new, [largest_areas[-2]], 0, (255,255,255,255), -1) 

image_masked = cv2.bitwise_and(imgray, imgray, mask=im_new) 

area = cv2.contourArea(largest_areas[-2]) 

for contour in largest_areas: 
    areas = cv2.contourArea(contour) 
    if areas > 300: 
     print areas 

print 'Complete area :' + str(n_image.shape[0] * n_image.shape[1]) 

print 'Area of selected region : ' + str(area) 

cv2.imshow('main', image_masked) 
cv2.waitKey(1000) 

私はこれから得た結果は、私が生成された輪郭（最大輪郭）でイメージをマスクした後、この画像の結果を得た

113455.5 
135587.0 
303849.0 
Complete area :307200 
Area of selected region : 135587.0 

ある

・ホープ、このことができます！幸運:)