[opencv]ある一定の面積以下を消すようなノイズの除去方法はありませんか？

やりたいこと

pythonのopncvを使って以下の画像の外側にある白色の部分を消去したいと考えました。
中央の円以外は黒にしたいです。

やったこと

medianBlurを使ってある程度ノイズを消したのが上記の写真になっています。
一応ソースコードを貼ります。not_img_mask.pngというのが上記の写真です。

import cv2 
import numpy as np

#imread
img = cv2.imread('sample.jpg')
# grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# THRESH_BINARY：THを超えた値を255（白）にする
th = 55
th, im_th_otu = cv2.threshold(gray, th, 255,cv2.THRESH_BINARY)
print(th)

# ノイズ処理：medianBlur
ksize = 125
img_mask = cv2.medianBlur(im_th_otu,ksize)
not_img_mask = cv2.bitwise_not(img_mask)

cv2.imshow('image',not_img_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

考え

上記ソースコードのksizeを奇数でかなり増やしてみたりしましたがksize=105~125くらいがきれいな円として残り、それ以上にすると輪郭が崩れてしまいます。
そのためある一定の面積以上（または以下）を消すという処理がないかと、考えましたがその方法がわかりません。

どうか以上のようなことを踏まえてアドバイスをしていただけないでしょうか。
初心者ながらわからないことがあると思いますので、不明の点はお知らせくださいませ。

どうかよろしくお願いします。

q_sane_q

2020/11/12 08:07

やりたいことの本質がつかめていないのですが、単純に「中央部以外を黒く塗りつぶす」ではいけませんか？

oinari03

2020/11/12 09:55

はい。その通りです。そのやり方がわからないのです。

行動規範の内容に同意します

回答3件

「要らない物が画像の外周部に出てくる」とわかっている状況なのであれば，
外周を含む領域を棄却すれば良いだけに思えますが，そういう話ではない？
（簡単には，白色で画像の外周に沿う幅1pixelの矩形を描画してやって，そこを黒色でFloodFillしてやれば，外周に接する不要領域を巻き込んで黒にできる（外周から1画素だけ離れてたやつも巻き込まれるけどね））

あと，（元画像が不明なので何とも言えませんが）
外周部に要らん物が残ったり，２値画像に対してやたらでかいMedianフィルタを使ったりとかすることになった要因というのが
「前段の２値化処理の良く無さ」にあるのであれば，そもそも後段でごちゃごちゃ対処することを考えるよりも，前段処理側を直すという方向の話も有り得るように思えますが，どうなんでしょう？

投稿2020/11/13 02:21

編集2020/11/13 03:20

fana

総合スコア11996

ベストアンサー

求められていることがこれかわかりませんが、ノイズ云々より塗りつぶしに近い操作なのではないかと思います
とりあえず思いつくものを３つ書いてみます。

１つ目は、何も考えず左右上下の端付近を黒い四角形で上塗りすることです。

Python
1height, width = gray.shape #サイズを取得
2
3cv2.rectangle(gray, (0, 0), (100, height), 0, thickness=-1) #左
4cv2.rectangle(gray, (width - 100, 0), (width, height), 0, thickness=-1) #右
5cv2.rectangle(gray, (0, 0), (width, 100), 0, thickness=-1) #上
6cv2.rectangle(gray, (0, height - 100), (width, height), 0, thickness=-1) #下
7# ↑の塗りつぶし幅などは必要に応じて変えてください
8
9cv2.imshow('image', gray)
10cv2.waitKey(0)
11cv2.destroyAllWindows()

２つ目は、黒塗りの画像（データ）を作成してから残したい部分を白くくり抜いて被せることです。

Python
1mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8) # 黒塗りのブランク画像的な配列データ
2cv2.rectangle(mask, (300, 100), (1100, 900), 255, thickness=-1) # 残す場所を白い四角でくり抜く。
3# くり抜きサイズの取得は必要に応じて行ってください
4
5dist = cv2.bitwise_and(gray, mask) # 重ねる
6
7
8cv2.imshow('image', dist)
9cv2.waitKey(0)
10cv2.destroyAllWindows()

３つ目は、輪郭の検出をして黒く塗りつぶすところを選択することです。

Python
1mask = np.ones(gray.shape, np.uint8) * 255 # 白塗りのブランク画像的な配列データ
2
3# 輪郭抽出。　各パラメータの意味は調べてください
4this_image, contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
5
6# OpenCV 3.0以降では無い場合はこっち
7#contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
8
9for cnt in contours:
10    if cv2.contourArea(cnt) < 30000: # 塗りつぶし対象を塊の大きさで判別。
11        cv2.drawContours(mask, [cnt], 0, 0, thickness=-1) # 対象の塊を黒く塗りつぶす
12
13dist = cv2.bitwise_and(gray, mask) # 重ねる
14
15cv2.imshow('image', dist)
16cv2.waitKey(0)
17cv2.destroyAllWindows()