Python 使用Opencv 提取图像中最大的矩形（图像主体检测）

Python 使用Opencv 提取图像中最大的矩形（图像主体检测） 直接上代码

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('table.png')

# 灰度图
img=cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret , thresh = cv2.threshold(img, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# cv2.findContours() 函数来查找物体轮廓
#   cv2.RETR_EXTERNAL 只检测外轮廓
# 	cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向 ，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需要4个点来保存轮廓信息
# 返回两个值，一个是轮廓本身，一个是每条轮廓对应的属性
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


dot=[]  # 用来保存所有轮廓返回的坐标点。
for c in contours:
    # 找到边界坐标
    min_list=[] # 保存单个轮廓的信息，x,y,w,h,area。 x,y 为起始点坐标
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)  # 计算点集最外面的矩形边界
    min_list.append(x)
    min_list.append(y)
    min_list.append(w)
    min_list.append(h)
    min_list.append(w*h) # 把轮廓面积也添加到 dot 中
    dot.append(min_list)

# 找出最大矩形的 x,y,w,h,area
max_area=dot[0][4] # 把第一个矩形面积当作最大矩形面积
for inlist in dot:
    area=inlist[4]
    if area >= max_area:
        x=inlist[0]
        y=inlist[1]
        w=inlist[2]
        h=inlist[3]
        max_area=area
# 在原图上画出最大的矩形
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w , y + h ), (0, 255, 0), 1)

# cv2.namedWindow('img',cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.resizeWindow('img', 1000,900)
#cv2.imshow('img',image)
cv2.imwrite('big.jpg',image)
cv2.waitKey(0)

原图1：

结果1：

原图2：

结果2：

还可以把矩形块截取出来

# 截图
from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
region = img.crop((x, y, x + w, y + h))
region.save('result.jpg')

结果1：

结果2：