OpenCV，如何加入/填充线条或框或圆圈中的间隙（Python）

Question

我有一组图像，其中的框和圆圈包含数字。一些盒子和圆圈没有在所有边上连接，线条上有一些间隙。我想填补这个空白（如图所示），任何人都知道使用 OpenCV ......？我的代码在这里…………    self.res = cv2.imread("1.jpg")    self.store_path = "../storage-data/"     #define kernal value    kernel = np.ones((2,2),np.uint8)    #grayscale    gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    dilate = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1)    dilate1 = cv2.dilate(dilate,kernel,iterations = 1)    dilate1 = cv2.morphologyEx(dilate1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)    #Canny    canny = cv2.Canny(dilate1,160,160,3)    dilate = cv2.dilate(canny,kernel,iterations = 1)    #Gaussian Blurring    blur = cv2.GaussianBlur(dilate,(5,5),0)    erode = cv2.dilate(blur,kernel,iterations = 1)    blur = cv2.GaussianBlur(erode,(5,5),1)    blur = cv2.morphologyEx(blur, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)    ret, thresh = cv2.threshold(blur,127,255,cv2.THRESH_BINARY)    blur = cv2.GaussianBlur(thresh,(5,5),1)    ret1, thresh1 = cv2.threshold(blur,127,255,cv2.THRESH_BINARY)    opening = cv2.morphologyEx(thresh1, cv2.MORPH_OPEN, kernel)    cv2.imwrite(self.store_path + 'opening.jpg', opening)    contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Answer 1

一次膨胀就足够了，关键是使用垂直内核，尝试更改内核的尺寸，例如 kernel = np.ones((5,2),np.uint8) 检查 1 次膨胀后的结果，它应该缩小差距.

Answer 2

您可以尝试使用轮廓吗？轮廓可以简单地解释为连接所有连续点（沿边界）的曲线，具有相同的颜色或强度。首先找到所有的计数，然后将轮廓绘制到原始图像上。这可能会解决问题

contours, _ = cv2.findContours(canny, 2,2)

length = len(contours)

for i in range(len(contours)):

    cv2.drawContours(img, contours, i, (0,255,0), 2, cv2.LINE_8)