二值图如何保留ROI区域

Question

如图

如何实现对该二值图中大面积圆形区域的保留，并且与边缘小轮廓无交集。

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

在二值图像处理中，要保留大面积圆形区域（ROI：Region of Interest），同时移除边缘的小轮廓，可以采用以下步骤：

1. 预处理：

   • 首先确保你已经有了一个已经经过阈值处理的二值图像，其中圆形区域是前景（通常是白色），而小轮廓和其他背景部分是背景色（通常是黑色）。

2. 形态学操作：

   • 使用开运算（Opening Operation）来消除小物体和细长的突出物。这可以通过先进行腐蚀（Erosion）后跟膨胀（Dilation）操作实现，以去除那些较小且不连续的轮廓。

3. 面积筛选：

   • 计算图像中的所有连通组件（Connected Components）的面积，然后设定一个合适的面积阈值，只保留大于该阈值的区域，这样就可以过滤掉小的、不感兴趣的轮廓。

4. 形状分析：

   • 对于保留下来的连通组件，可以进一步通过圆形度或者其他形状特征来判断是否接近圆形。例如，可以计算轮廓的圆形度（Circularity）或者使用霍夫变换检测圆形。

5. 精确保留圆形区域：

   • 如果你知道圆的大致位置或半径范围，还可以结合圆形拟合技术来精确定位并保留特定的圆形区域。例如，可以使用最小二乘法圆形拟合算法。

6. 擦除非圆形区域：

   • 根据圆形度或其他形状特征识别出的圆形区域，将非圆形区域设置为背景色。

7. 应用掩模：

   • 创建一个与原始图像大小相同的掩模图像，将圆形区域标记为白色，其余部分为黑色，然后将这个掩模与原始二值图像进行逻辑“与”操作，以仅保留圆形区域。

具体到OpenCV等库中的代码实现，会涉及cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.findContours()、cv2.contourArea()以及可能的圆形拟合函数等。