python 輪郭検出

Question

輪郭検出を行っているのですが，，

files = glob.glob("./sisa - pura/*")
for i, f in enumerate(files):
    img = cv2.imread(f)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3 ))
    binary = cv2.dilate(binary, kernel)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    target_contour = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
    def draw_contours(ax, img, target_contour):
        ax.imshow(img)
        ax.set_axis_off()

        target_contour = target_contour.squeeze(axis=1)
        ax.add_patch(Polygon(target_contour, color="b", fill=None, lw=2))
        ax.plot(target_contour[:, 0], target_contour[:, 1], "ro", mew=0, ms=4)


    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
    draw_contours(ax, img, target_contour)
    save_path = './rinnkaku/./4/_%d.jpg' %i
    plt.savefig(save_path)
コード

画像によって下のように綺麗に検出できる画像とできないものがあります。

どのようにすれば綺麗に輪郭がとれるかが分からなくて困っております。

Answer 1

cv2.findContoursを用いるならば，輪郭検出したい対象の輪郭が２値化結果の輪郭になっている必要がありますから，
まず，cv2.thresholdの結果を可視化して確認してください．

もし，２値化時点で輪郭が残念なことになっているならば，別の閾値を与えたならば良い結果が得られるのかどうかを（閾値を手動で与える等して）確認してみましょう．
→仮に，どんな閾値でも所望の輪郭が残らないようであれば，一様閾値による二値化ではやれないということになります．その場合，adaptiveThresh等を試してみるとか．
→何かしらの閾値ならばうまくいくようであれば，大津の方法で自動で閾値を決定するのをやめて，自前で「良い閾値」を決めるような処理を書けば良いことになります．
（割と背景輝度が一様(?)にも見えるので，画像全体ではなくエッジ付近の画素群だけを対象にして大津の方法で閾値を求めてやる等すればどうだろう？）