Python openCV在复杂图像上查找轮廓

Question

我在从天空（屋顶）的图像上查找轮廓时遇到问题，这是屋顶的原始图像：

所以我需要找到所有的边缘，屋顶上的窗户，这样我才能测量面积。我现在得到的结果是：

所以问题在于树木、草地、道路。。。你能给我一些建议吗？我该怎么办？谢谢：）

Answer 1

很可能您已经将图像转换为灰度，然后应用Canny边缘检测。因此，Canny输出图像中的每个特征

我有一个两步解决方案：

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• 1. GaussianBlur
• 1. Canny

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• 为了减少图像中的细节（草、森林等），我们需要平滑图像，因此一种解决方案是高斯模糊。正如您从下表中所看到的那样（图像被减少了2个采样以适应屏幕），随着ksize的增加，将显示较小的特征。我认为您可以计算或测量与(9x9)结果输出的距离

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^{tb1}$

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(9 x 9)的代码

import cv2

img = cv2.imread("7m5oq.jpg")
gry = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blr = cv2.GaussianBlur(gry, (9, 9), 0)
cny = cv2.Canny(blr, 50, 200)
cnt, _ = cv2.findContours(cny, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
img = cv2.drawContours(img, cnt, -1, (0, 0, 255), thickness=1)
cv2.imshow("Gaussian", blr)
cv2.imshow("Canny", cny)
cv2.imshow("Contour", cnt)
cv2.waitKey(0)