从图像中提取矩形对象

Question

Testing image of voltmeter

所以我对这一领域相当陌生，一直在涉猎图像。由于缺乏更好的词汇，我的成绩一直不稳定。我基本上是在上面图像的变化中检测电压表，并提取白色区域或尽可能接近白色区域

问题是，它适用于图像的某些变体，但不适用于其他变体。因此，我的问题是：

• 是否有某种快速有效的方法来检测和提取所需区域？（有点次要）
• 对于你们中一些在该领域有实际经验和专业知识的人来说，这样一项任务背后的思维过程是什么

我试过：

• 检查各种颜色空间和这些颜色空间中的特定平面，以便于信息提取
• 直方图均衡化、阈值、模糊、边缘检测
• 轮廓和一些奇怪的事情之间

我有点执着于实现一种“稳健”或某种“广义”的方法来检测上述图像变化中的上述区域

谢谢你的反馈

Answer 1

代码如下：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
im = cv2.imread("volt.jpg")

imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 150, 200, 0)
#imedge = cv2.Canny(imgray, 30, 200) 


contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

plt.imshow(thresh)

voltcnt = 0
x = 0
for i in range(0, len(contours)):
    if cv2.contourArea(contours[i]) > 50000 and cv2.contourArea(contours[i]) < 100000:
        voltcnt = cv2.contourArea(contours[i])
        x = i
        
cv2.drawContours(im, contours[x], -1, (255, 0, 0), 3) 
plt.imshow(im)

以下是输出：

您还可以尝试使用“cv2.SimpleBlobDetector（）