OpenCV模糊或降級圖像的動態分割方法

我已經實現了給定圖像的分割，但圖像可能因不同的顏色而異。我怎樣才能從前景中分離出前景只包含空心圓/實心圓的背景。我的目標是根據圖像的顏色自動找到閾值。 [示例圖片] [1]OpenCV模糊或降級圖像的動態分割方法

import numpy as np 
import cv2 
import os 

image =cv2.imread("cropped2/pnr6.jpg") 
img = image.copy() 
MARKER_LOWER_BOUND = (0, 0, 0) 
MARKER_UPPER_BOUND = (255, 255, 25) 
marker_seg_mask = cv2.inRange(img, MARKER_LOWER_BOUND, MARKER_UPPER_BOUND) 
cv2.imshow("thresold.jpg",marker_seg_mask)

來源

2017-02-21 shudheer

請問你可能會解釋一下你想要做的更好嗎？你期望什麼結果？ –

@MarkSetchell對於基於OMR的應用程序，我試圖從實心圓評估卷號。但是對於不同質量和顏色的圖像，分割不能正常工作。所以我需要哪些技術可以更好地分離空心圓和實心圓的位信息。我怎麼才能知道圈子是否被填滿？ – shudheer

看那cv2.adaptiveThreshold()功能，它應該做你所需要的。從docs：

自適應閾值

在上一節中，我們使用一個全球性的值作爲閾值。但是，在不同區域的照明條件不同的情況下，圖像可能並不是很好。在這種情況下，我們會選擇自適應閾值。在此，該算法針對圖像的小區域計算閾值。因此，我們獲得了不同閾值的不同區域的相同的圖像，它給了我們更好的結果不同照明的圖像。

來源

2017-02-21 13:49:33

這並沒有導致高質量的分割圖像。 – shudheer

OpenCV模糊或降級圖像的動態分割方法

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