Обнаружение контура на зашумленном изображении ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь определить контур края матрицы на изображении, но в правой верхней части изображения есть препятствие.
Исходное изображение:


Весь набор данных: https://pan.quark.cn/s/8dfd9b5494e1
Вот что я пробовал:

Код: Выделить всё

import numpy as np
import cv2
import time
import glob
import os

def process_img(img):
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (15, 15), 1)
ret, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

#th1 = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 17, 2)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
th1 = cv2.morphologyEx(th1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
th1 = cv2.morphologyEx(th1, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

edge = cv2.Canny(th1, 150, 255)
return th1, img, edge

def get_roi(img, binary):
"""
img: source pic
binary: canny
"""
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

max_area = 0
temp = 0
for cnt in range(len(contours)):
xxx = cv2.contourArea(contours[cnt])
if xxx > max_area:
max_area = xxx
temp = cnt

series = contours[temp]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(series)
p = cv2.arcLength(series, True)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.drawContours(img, [series], 0, (255, 0, 255), 2)

return img

def die_select(img: np.ndarray, img_template: np.ndarray = None) -> np.ndarray:
th1, img, edge = process_img(img)
img = get_roi(img, edge)
return img

На данный момент мои результаты выглядят так:
[img]https://i.stack. imgur.com/46BQU.jpg[/img]

Мои желаемые результаты выглядят так:
[img]https://i.stack .imgur.com/z7Ufx.png[/img]


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/783 ... oisy-image