PROSAGA码农传奇-模式识别-无法正确检测和遮盖轮廓

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  <P>
    由于我（仍然）不熟悉Python中的OpenCV，我将使用C ++ OpenCV提供我的解决方案。我评论了每一行，尽可能简单地移植到Python。
  </p>
   <pre class="lang-cpp prettyprint-override">
    <code>
      // Read input image.
cv::Mat img = cv::imread("e9dzM.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// Initialize mask.    
cv::Mat mask = img.clone();

// Adaptive thresholding, 201 x 201 neighbourhood. 
cv::adaptiveThreshold(img, mask, 255, cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv::THRESH_BINARY, 201, -1);

// Morphological opening, 7 x 7 ellipsoid.
cv::morphologyEx(mask, mask, cv::MORPH_OPEN, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(7, 7)));

// Morphological dilating, 7 x 7 ellipsoid.
cv::dilate(mask, mask, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(11, 11)));

// Temporary image: Subtract ring like structure from original image.
cv::Mat temp = img - mask;

// Plain thresholding using Otsu method.
cv::threshold(temp, temp, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);

// Morphological closing, 7 x 7 ellipsoid.
cv::morphologyEx(temp, temp, cv::MORPH_CLOSE, cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE, cv::Size(7, 7)));

// Find contours in temporary image.
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(temp, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE);

// Draw found contours in input image.
cv::drawContours(img, contours, -1, cv::Scalar(255), 1);

// Save image.
cv::imwrite("output.png", img);

</code>
  </pre>
  <P>
    您将获得以下输出图像：
  </p>
  <P>
    <a href="https://i.stack.imgur.com/2epML.png" rel="nofollow noreferrer">
      <img src =“https://i.stack.imgur.com/2epML.png”alt =“输出图片”/>
    </A>
  </p>
  <P>
    此解决方案可能适用于您提供的特定图像。我非常怀疑，这段代码可以用于更一般的问题。请记住这一点。
  </p>
</DIV>