如何使用C++从 OpenCV 中的框架中删除黑色边框

How to remove black borders from a frame in OpenCV using C++?

本文关键字：框架 删除 黑色 边框 C++ OpenCV 何使用      更新时间：2023-10-16

我想知道如何使用 OpenCV 中的以下帧中删除黑色边框C++

原始图像

结果

任何帮助将不胜感激。

为了消除一些非黑噪声，我建议使用cv::threshold和形态闭合。然后，您可以删除包含（例如）超过5%非黑色像素的行和列。

我尝试了以下代码，它适用于您的示例：

int main()
{
  const int threshVal = 20;
  const float borderThresh = 0.05f; // 5%
  cv::Mat img = cv::imread("img.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
  cv::Mat thresholded;
  cv::threshold(img, thresholded, threshVal, 255, cv::THRESH_BINARY);
  cv::morphologyEx(thresholded, thresholded, cv::MORPH_CLOSE,
    cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3)),
    cv::Point(-1, -1), 2, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar(0));
  cv::imshow("thresholded", thresholded);
  cv::Point tl, br;
  for (int row = 0; row < thresholded.rows; row++)
  {
    if (cv::countNonZero(thresholded.row(row)) > borderThresh * thresholded.cols)
    {
      tl.y = row;
      break;
    }
  }
  for (int col = 0; col < thresholded.cols; col++)
  {
    if (cv::countNonZero(thresholded.col(col)) > borderThresh * thresholded.rows)
    {
      tl.x = col;
      break;
    }
  }
  for (int row = thresholded.rows - 1; row >= 0; row--)
  {
    if (cv::countNonZero(thresholded.row(row)) > borderThresh * thresholded.cols)
    {
      br.y = row;
      break;
    }
  }
  for (int col = thresholded.cols - 1; col >= 0; col--)
  {
    if (cv::countNonZero(thresholded.col(col)) > borderThresh * thresholded.rows)
    {
      br.x = col;
      break;
    }
  }
  cv::Rect roi(tl, br);
  cv::Mat cropped = img(roi);
  cv::imwrite("cropped.jpg", cropped);
  return 0;
}

请注意，为了在所有样品上获得最佳结果，您可能需要调整一些参数：threshVal和borderThresh。

此外，您可能还想阅读有关阈值和形态转换的优秀教程。

来自阿卡尔萨科夫的回答。他将裁剪出输入图像的黑色部分。但是，它将以灰度写入此裁剪图像。如果您追求颜色，请尝试更改并添加这些线条。

#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
// Read your input image
Mat img = imread("img.jpg");
// Prepare new grayscale image
Mat input_img_gray;
// Convert to img to Grayscale
cvtColor (img, input_img_gray, CV_RGB2GRAY);
Mat thresholded;
// Threshold uses grayscale image
threshold(input_img_gray, thresholded, threshVal, 255, cv::THRESH_BINARY);

我建议勾选阿卡萨科夫的答案，因为它绝对有效。这仅适用于希望输出彩色图像:)

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