python - opencv findContours错过了一些区域。[未获得所有正确的边界框]

我是opencv的新手，从简单的验证码中提取char开始学习它。
经过一些努力，我得到了findContours和一些清洁图像的方法，有时可以，但不经常使用。

例如:

我有一个原始图像(已经缩放到大尺寸):

转换为灰度并使用cv2.threshold clean:

使用cv2.findContours获取边界框:

W仅覆盖一半，而不是b。

我的代码:

from StringIO import StringIO
import string

from PIL import Image
import requests
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def get_ysdm_captcha():
    url = 'http://www.ysdm.net/common/CleintCaptcha'
    r = requests.get(url)
    img = Image.open(StringIO(r.content))
    return img

def scale_image(img, ratio):
    return img.resize((int(img.width*ratio), int(img.height*ratio)))

def draw_rect(im):
    im = np.array(im)

    if len(im.shape) == 3 and im.shape[2] == 3:
        imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        imgray = im

    #plt.imshow(Image.fromarray(imgray), 'gray')
    pilimg = Image.fromarray(imgray)
    ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)

    threimg = Image.fromarray(thresh)

    plt.figure(figsize=(4,3))
    plt.imshow(threimg, 'gray')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    contours, hierarchy = cv2.findContours(np.array(thresh),cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    areas = []

    for c in contours:
        rect = cv2.boundingRect(c)
        area = cv2.contourArea(c)
        areas.append(area)
        x,y,w,h = rect

        if area > 2000 or area < 200 : continue

        cv2.rectangle(thresh,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),1)
        plt.figure(figsize=(1,1))
        plt.imshow(threimg.crop((x,y,x+w,y+h)), 'gray')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.figure(figsize=(10,10))

    plt.figure()
    plt.imshow(Image.fromarray(thresh), 'gray')
    plt.xticks([]), plt.yticks([])


image = get_ysdm_captcha()
im = scale_image(image, 3)
im = np.array(im)

imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgray = cv2.GaussianBlur(imgray,(5,5),0)
# im = cv2.medianBlur(imgray,9)
# im = cv2.bilateralFilter(imgray,9,75,75)

draw_rect(imgray)

我尽力编写以上代码。
我想象的解决方案是:

发现有什么方法可以告诉cv2.findContours我需要某种尺寸的4边界框

尝试了一些不同的参数(我从http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=findcontours#findcontours尝试了所有操作，但仍然无法正常工作)

现在我被困住了，不知道如何改善cv2.findContours ...

最佳答案

您可以使用形态学操作来修改图像并填补空白，例如erode和dilate
看这里:
http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/erosion_dilatation/erosion_dilatation.html

原版的:



扩张:



顺便说一句:我将在原始图像中执行HSV分离步骤，删除所有“白色/灰色/黑色”内容(低饱和度)。这将减少斑点的数量。在转换为灰度之前，请执行此操作。

结果过滤如下:饱和度> 90


最终结果:(之前添加了模糊步骤)



另外，如果始终存在渐变，则可以检测到该渐变并滤除更多颜色。但是，如果您刚刚开始图像处理，那就有点多了；)