python - OpenCV分割轮廓

我正在尝试在Python上用OpenCV检测手。
我正在处理此阈值图像:


这就是轮廓绘制状态:


我正在尝试检测手，但是轮廓太大了，它捕获了我的整个 body ，我需要这样:


我的代码:

import cv2
orImage = cv2.imread("f.png")
image = cv2.cvtColor(orImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.blur(image,(15,15))
(_,img_th) = cv2.threshold(image,96,255,1)
        (contours,_) = cv2.findContours(img_th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
       if cv2.contourArea(c) > 15:
             x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
             cv2.rectangle(image,(x-20,y-20),(x+w+20,y+h+20),(0,255,0),2)
cv2.drawContours(image,contours,-1,(255,0,0),2)
cv2.imwrite("hi.jpg",image)

谢谢!

最佳答案

我有一个解决方案(从HERE获得了一些帮助)，它还有许多其他专门针对OpenCV用户的图像处理精彩教程。)

我首先将您上传的图像转换为HSV颜色空间:

HSV = cv2.cvtColor(orimage, cv2.COLOR_BGR2HSV)

然后，在将图像转换为HSV颜色空间后，我将设置皮肤检测的大概范围:

l = np.array([0, 48, 80], dtype = "uint8")
u = np.array([20, 255, 255], dtype = "uint8")

然后，我将此范围应用于HSV图像:

skinDetect = cv2.inRange(HSV, l, u)

这是我获得的(我还调整了图像的大小以使其更小):



现在，您可以在此图像中找到最大的轮廓，然后进行形态学操作以完美地获得手。

希望这可以帮助。

关于python - OpenCV分割轮廓，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41402137/