Как заполнить дыры или уменьшить шум на изображении?

Мне нужно уменьшить шум на изображениях, как показано ниже, то есть заполнить дыры в белом объекте. Я пробовал что-то с opencv, но в итоге часть объекта была удалена, как вы можете видеть. Есть ли лучший способ сделать это без потери самого объекта? Любая помощь приветствуется!

Вот что у меня есть до сих пор:

import numpy as np
import cv2

def remove_noise(gray, num):
    Y, X = gray.shape
    nearest_neigbours = [[
        np.argmax(
            np.bincount(
                gray[max(i - num, 0):min(i + num, Y), max(j - num, 0):min(j + num, X)].ravel()))
        for j in range(X)] for i in range(Y)]
    result = np.array(nearest_neigbours, dtype=np.uint8)
    cv2.imwrite('result.png', result)
    return result

img = cv2.imread('img.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

remove_noise(gray, 10)

Входное изображение:

Как заполнить дыры или уменьшить шум на изображении?

Выходное изображение:

Как заполнить дыры или уменьшить шум на изображении?

Проверьте морфологическое закрытие closing = cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel)docs.opencv.org/4.x/d9/d61/tutorial_py_morphological_ops.htm‌​l

Jeru Luke 04.05.2022 14:30

Вам лучше показать нам исходное изображение.

Yves Daoust 04.05.2022 18:06

Вы можете извлечь контур объекта и заполнить его белым цветом.

Yves Daoust 04.05.2022 18:08

да, таким образом границы объекта не будут изменены

Jeru Luke 04.05.2022 19:49

Я не думаю, что это возможно, это изображение является результатом процесса сегментации.

Davi Magalhães 05.05.2022 03:49

@DaviMagalhães, какой подход вы придумали?

Jeru Luke 05.05.2022 23:12

Предложение @JeruLuke в итоге сработало для меня нормально, дополнительную информацию можно найти в опубликованном мной ответе.

Davi Magalhães 07.05.2022 23:02
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
7
44
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Следуя предложению @JeruLuke, я использовал cv.morphologyEx(img, cv.MORPH_CLOSE, kernel) и получил желаемый результат с помощью следующего фрагмента кода.

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel_size = (7, 7)

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)
closing = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imwrite('result.png', closing)

Выходное изображение:

Другие вопросы по теме