去除背景噪声后找到桅杆的轮廓

问题描述

主要目的是获取桅杆（如图original image）和相机之间的距离。在 HoughLines 的帮助下，该代码可以很好地检测食品室电线（因为天空是背景）。但是说到桅杆检测，因为有很多物体可以作为背景场景的一部分，我想到了模糊原始图像，应用canny边缘检测，对桅杆的边缘做一些扩张，然后组合后他们，我得到了一个图像，其中桅杆的边缘是可见的以获得轮廓。但是发现轮廓是围绕整个图像边界而不是所需的桅杆（required image）绘制的。我尝试将每个步骤可视化，如 output 所示。如果我认为的方式不正确，有人可以帮助我构建逻辑吗？ 以下是我的代码副本：

import cv2
import numpy as np
import imutils
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('images/Mast4.jpeg',0)
#image before blurring bkgd
edges1 = cv2.Canny(img,70,75)
gray = cv2.GaussianBlur(img,(15,25),0)

#get well-defined borders for the mast
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) 
img_dilation = cv2.dilate(gray,kernel,iterations=1) 

#image after blurring bkgd
edges2 = cv2.Canny(img_dilation,75)

added = img + gray + edges2

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'),plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.subplot(122),plt.imshow(edges1,cmap = 'gray')
plt.title('Normal edged Image'),plt.yticks([])

plt.figure()

plt.subplot(121),plt.imshow(gray,cmap = 'gray')
plt.title('Blurred Image'),plt.imshow(edges2,cmap = 'gray')
plt.title('Edged Image'),plt.imshow(added,cmap = 'gray')
plt.title('added Image'),plt.yticks([])

#draw contours/ bounding boxes 
cnts = cv2.findContours(added,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
c = max(cnts,key = cv2.contourArea)
marker = cv2.minAreaRect(c)
box = cv2.cv.BoxPoints(marker) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(marker)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(added,[box],-1,(0,255),2)

plt.subplot(122),plt.imshow(added)
plt.title('final Image'),plt.yticks([])

plt.show()

解决方法

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