本文主要是介绍按面积筛选填充二值图中的孔洞-python源码，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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🙋🙋需求
🍅🍅解决方案
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前提条件是二值图中0是背景，255是前景。
二值化后的影像中有很多小孔洞，现在需要按孔洞面积进行筛选，填充面积小于阈值的孔洞，面积太大的孔洞不需要填充。
输入图如下，需要填充椭圆形和五角星，矩形和三角形面积较大不填充：
🍅🍅解决方案
下面是一个Python源代码实现，用于按照面积筛选填充二值图中的孔洞的功能：
import cv2
import numpy as npdef fill_holes(image, min_area):# 二值化图像_, binary = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)binary = 255 - binary # 寻找轮廓contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 填充孔洞for contour in contours:area = cv2.contourArea(contour)if area < min_area:cv2.drawContours(image, [contour], -1, 0, -1)return image# 读取图像
image = cv2.imread('image.png', 0)# 按照面积筛选并填充孔洞
filled_image = fill_holes(image, min_area=1000)# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filled Image', filled_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
首先，我们使用cv2.threshold函数对输入图像进行二值化。然后，为了计算前景的面积，需要对前景和背景进行反转，然后使用cv2.findContours函数找到图像中的轮廓。接下来，我们遍历每一个轮廓，计算其面积并与指定的最小面积进行比较。如果面积小于最小面积，则使用cv2.drawContours函数将该轮廓填充为黑色。最后，返回填充后的图像。
请注意，输入图像应为单波段二值图像或单波段灰度图，并且孔洞应为白色（值为255）。还有面积阈值可以自由调整，在使用以上代码之前，请确保安装了OpenCV库。
输出后的图像为：
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这篇关于按面积筛选填充二值图中的孔洞-python源码的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
