Opencv c检测并裁剪图像上的白色区域

Question

我已经在网上搜索过了，我已经找到了一些方法来做我想做的事情，但是与我需要的相比，这些方法在效率上失败了。

我有一个kinect（使用Microsoft SDK），它当前正在获取一个删除背景的人，将结果保存在一个3通道的垫子中，并将该人从背景中删除。现在我需要裁剪图像以只适合那个人，忽略黑色区域。

这里是棘手的部分：我没有很多时间浪费在每个操作上（我还需要做其他几个操作，这应该是实时工作。我目前实现的是一个轮廓取景器，它只给出这个区域，但实时速度很慢。因为我只有一个白色区域做检测，这个区域真的很大（图像区域的50%），我认为有一些更快的方法来做到这一点，因为我只希望这个白色区域的x和y的最小和最大值裁剪它。

这是我目前的裁剪功能：

cv::Mat thresh_canny;
cv::vector<cv::vector<cv::Point> > contours;
cv::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::threshold(src, thresh_canny, 0, 255, 0);
cv::Canny(thresh_canny, thresh_canny, 20, 80, 3);
cv::findContours(thresh_canny, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));

if (contours.size() != 1)
    return false;

cv::Rect r = cv::boundingRect(contours.at(0));
src(r).copyTo(dst);
return true;

非常感谢！！

编辑：输入图像

Answer 1

如果图像没有非黑色异常值（如噪声），则可以忽略canny和findContours，而只从所有非黑色像素位置创建边界矩形：

int main()
{
cv::Mat in = cv::imread("CropWhite.jpg");

// vector with all non-black point positions
std::vector<cv::Point> nonBlackList;
nonBlackList.reserve(in.rows*in.cols);

// add all non-black points to the vector
//TODO: there are more efficient ways to iterate through the image
for(int j=0; j<in.rows; ++j)
    for(int i=0; i<in.cols; ++i)
    {
        // if not black: add to the list
        if(in.at<cv::Vec3b>(j,i) != cv::Vec3b(0,0,0))
        {
            nonBlackList.push_back(cv::Point(i,j));
        }
    }

// create bounding rect around those points
cv::Rect bb = cv::boundingRect(nonBlackList);

// display result and save it
cv::imshow("found rect", in(bb));
cv::imwrite("CropWhiteResult.png", in(bb));


cv::waitKey(-1);
return 0;
}

不知道是否有更有效的方法来创建向量，在openCV中给出，但这仍然应该比canny和findContour快得多。

有了这个输入：

我得到这个结果：

轮廓周围有一些区域，因为您提供了一个jpg图像，我想，由于压缩，轮廓的边界不是真正的黑色。