python+opencv怎么将图像的断墨的黑色线/轮廓补全

Question

python+opencv怎么将图像的断墨的黑色线/轮廓补全，图像是黑色背景，前景有很多白色方格，方格之间有黑色线分割，黑色线存在断墨，白色方格之间也存在白色粘连在一起，怎么将这个断墨的线填充为黑色，连接一起，分割开，形态学处理搞不定，有什么方法处理和提供代码

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

解决方案

你可以使用 OpenCV 库中的 cv2.findContours 函数和 cv2.drawContours 函数来实现断墨线的补全。

首先，使用 cv2.threshold 函数将图像转换为二值图像，然后使用 cv2.findContours 函数找到所有的黑色线。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为二值图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 找到所有的黑色线
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有的黑色线
for contour in contours:
    # 计算黑色线的面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    # 如果黑色线的面积小于某个阈值，认为是断墨线
    if area < 100:
        # 使用 `cv2.drawContours` 函数将断墨线补全
        cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 0, 0), 1)

# 保存结果
cv2.imwrite('result.jpg', img)

在上面的代码中，我们首先将图像转换为二值图像，然后使用 cv2.findContours 函数找到所有的黑色线。然后，我们遍历所有的黑色线，如果黑色线的面积小于某个阈值，我们认为是断墨线，然后使用 cv2.drawContours 函数将断墨线补全。

代码解释

• cv2.threshold 函数将图像转换为二值图像， threshold 值为 0，意味着所有的像素值小于 0 的将被设置为 0，所有的像素值大于 0 的将被设置为 255。
• cv2.findContours 函数找到所有的黑色线， RETR_EXTERNAL 参数指定了只找到外部的黑色线， CHAIN_APPROX_SIMPLE 参数指定了只保留黑色线的边缘。
• 遍历所有的黑色线，然后计算黑色线的面积，如果黑色线的面积小于某个阈值，我们认为是断墨线。
• 使用 cv2.drawContours 函数将断墨线补全， contour 参数指定了要补全的黑色线， -1 参数指定了要补全的所有黑色线， (0, 0, 0) 参数指定了要补全的颜色为黑色， 1 参数指定了要补全的线宽为 1。

结果

运行上面的代码后，你将得到一个补全了断墨线的图像。