OpenCV分割輪廓

我想在Python上用OpenCV檢測手。
我工作的這個閾值的圖像上：

這就是輪廓drawed狀態：

我想檢測的手，但輪廓太大，它抓住了我的全身。
我需要這樣的：

OpenCV分割輪廓

我的代碼：

import cv2 
orImage = cv2.imread("f.png") 
image = cv2.cvtColor(orImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
image = cv2.blur(image,(15,15)) 
(_,img_th) = cv2.threshold(image,96,255,1) 
     (contours,_) = cv2.findContours(img_th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 
for c in contours: 
     if cv2.contourArea(c) > 15: 
      x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) 
      cv2.rectangle(image,(x-20,y-20),(x+w+20,y+h+20),(0,255,0),2) 
cv2.drawContours(image,contours,-1,(255,0,0),2) 
cv2.imwrite("hi.jpg",image)

謝謝！

來源

2016-12-30 Mehmet Çağrı ARI

要從身體的其餘部分分離手輪廓，您需要使用閾值算法。你有實際的輸入圖像嗎？ –

或者，也許你可以檢測實際圖像中的邊緣，然後將其與輪廓圖像重疊。 –

是的，我願意。 http://i.imgur.com/YOFXf9u.jpg但我想我需要像「最大面積」 –

我有一個解決方案（我從HERE一些幫助），它具有對圖像處理專爲OpenCV的用戶帶來了很多其他的精彩教程）

我先轉換你已經上傳到HSV色彩空間中的圖像。

HSV = cv2.cvtColor(orimage, cv2.COLOR_BGR2HSV)

我然後設置皮膚檢測的大致範圍內，一旦圖像被轉換爲HSV顏色空間：

l = np.array([0, 48, 80], dtype = "uint8") 
u = np.array([20, 255, 255], dtype = "uint8")

我然後應用到HSV圖像此範圍：

skinDetect = cv2.inRange(HSV, l, u)

這是我得到什麼（我也調整圖像以使其變小）：

現在，你可以找到的最大的在這個圖像輪廓，然後進行形態學操作，以獲得完美的手。

希望這會有所幫助。

來源

2016-12-31 11:51:19

只是一個提醒，我提到的博客文章也有許多其他的真棒教程！ –

我剛剛遇到另一個解決方案，涉及YCrCb顏色空間可用[這個鏈接]（http://stackoverflow.com/questions/14752006/computer-vision-masking-a-human-hand/14756351#14756351） –

真棒的想法！這工作，謝謝！ :) –

OpenCV分割輪廓

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