如何在Python中检测边缘和裁剪图像

Question

我不熟悉Python中的图像处理，我正在尝试解决一个常见问题。我有一张有人签名的照片。我想找到边缘并裁剪它以适合图像中的签名。

我尝试了Canny边缘检测和使用现有解决方案列表裁剪图像

我尝试了一些解决方案：

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https://www.quora.com/How-can-I-detect-an-object-from-static-image-and-crop-it-from-the-image-using-openCV

边缘检测后从所有侧面裁剪图像

如何从图像中裁剪出最大的矩形

还有更多。。。虽然看起来很简单，但没有一个有效。使用任何现有解决方案时，我都遇到了错误或未预期的输出。

Answer 1

你需要的是门槛。在OpenCV中，您可以使用cv2.threshold（）完成此操作。

我试了一下。我的做法如下：

1. 转换为灰度

这是我的尝试，我认为效果不错。

import cv2
import numpy as np

# load image
img = cv2.imread('image.jpg') 
rsz_img = cv2.resize(img, None, fx=0.25, fy=0.25) # resize since image is huge
gray = cv2.cvtColor(rsz_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grayscale

# threshold to get just the signature
retval, thresh_gray = cv2.threshold(gray, thresh=100, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# find where the signature is and make a cropped region
points = np.argwhere(thresh_gray==0) # find where the black pixels are
points = np.fliplr(points) # store them in x,y coordinates instead of row,col indices
x, y, w, h = cv2.boundingRect(points) # create a rectangle around those points
x, y, w, h = x-10, y-10, w+20, h+20 # make the box a little bigger
crop = gray[y:y+h, x:x+w] # create a cropped region of the gray image

# get the thresholded crop
retval, thresh_crop = cv2.threshold(crop, thresh=200, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# display
cv2.imshow("Cropped and thresholded image", thresh_crop) 
cv2.waitKey(0)