如何使用python从工程图图像中提取底部零件？

Question

我的输入图像

提取高亮显示的部分

我想要的输出

请有人帮忙给我一个建议。我的照片是这样的。这只是一个样品。我需要裁剪底部模板部分，并做OCR。我已附上我的愿望输出图片。请看一下。如何使用python实现它？在

注：片材尺寸会有所不同，模板可能会错位。但主要是在左下角

Answer 1

以下是一种可能的方法：

1. 获取二值图像。我们将其转换为灰度、高斯模糊，然后使用Otsu阈值

2. 填充潜在轮廓。我们迭代轮廓并使用轮廓近似进行过滤，以确定它们是否为矩形。

3. 执行形态学操作。我们使用矩形核对非矩形轮廓进行变形打开。

4. 过滤并提取所需轮廓。找到轮廓并使用轮廓近似、纵横比和轮廓面积进行过滤，以隔离所需轮廓。然后用Numpy切片提取。

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1. 二值图像

1. 填充轮廓

1. 去除非矩形轮廓的形态学操作

1. 以绿色突出显示的所需轮廓

提取ROI

代码

import cv2

# Grayscale, blur, and threshold
image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Fill in potential contours
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * peri, True)
    if len(approx) == 4:
        cv2.drawContours(thresh, [c], -1, (255,255,255), -1)

# Remove non rectangular contours
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40,10))
close = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# Filtered for desired contour
cnts = cv2.findContours(close, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.05 * peri, True)
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx)
    aspect_ratio = w / float(h)
    area = cv2.contourArea(approx)
    if len(approx) == 4 and w > h and aspect_ratio > 2.75 and area > 45000:
        cv2.drawContours(image, [c], -1, (36,255,12), -1)
        ROI = original[y:y+h, x:x+w]

cv2.imwrite('image.png', image)
cv2.imwrite('ROI.png', ROI)
cv2.waitKey()