Opencv C++ 检测并裁剪图像上的白色区域

我在网上搜索过，已经找到了一些方法来完成我想要的事情，但是与我需要的相比，这些方法的效率较低。

我有一个 kinect（使用 Microsoft SDK），当前正在获取一个移除背景的人，将结果保存在 3 通道 Mat 中，并将该人从背景中移除。现在我需要裁剪图像以仅适合该人，忽略黑色区域。

这是棘手的部分：我没有太多时间浪费在每个操作上（我还需要执行其他几个操作，这应该实时工作。我目前实现的是一个轮廓查找器，它只给出这个区域，但实时速度确实很慢。由于我只检测到一个白色区域，并且该区域非常大（图像区域的 50%），我认为有一些更快的方法可以做到这一点，因为我只想要最小值和该白色区域的 x 和 y 的最大值以对其进行裁剪。

这是我目前的裁剪功能：

cv::Mat thresh_canny;
cv::vector<cv::vector<cv::Point> > contours;
cv::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::threshold(src, thresh_canny, 0, 255, 0);
cv::Canny(thresh_canny, thresh_canny, 20, 80, 3);
cv::findContours(thresh_canny, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));

if (contours.size() != 1)
    return false;

cv::Rect r = cv::boundingRect(contours.at(0));
src(r).copyTo(dst);
return true;

非常感谢！！

编辑：输入图像

如果您的图像没有非黑色异常值（如噪声），您可以忽略 canny 和 findContours，而只需从所有非黑色像素位置创建边界矩形：

int main()
{
cv::Mat in = cv::imread("CropWhite.jpg");

// vector with all non-black point positions
std::vector<cv::Point> nonBlackList;
nonBlackList.reserve(in.rows*in.cols);

// add all non-black points to the vector
//TODO: there are more efficient ways to iterate through the image
for(int j=0; j<in.rows; ++j)
    for(int i=0; i<in.cols; ++i)
    {
        // if not black: add to the list
        if(in.at<cv::Vec3b>(j,i) != cv::Vec3b(0,0,0))
        {
            nonBlackList.push_back(cv::Point(i,j));
        }
    }

// create bounding rect around those points
cv::Rect bb = cv::boundingRect(nonBlackList);

// display result and save it
cv::imshow("found rect", in(bb));
cv::imwrite("CropWhiteResult.png", in(bb));


cv::waitKey(-1);
return 0;
}

不知道openCV中是否有更有效的方法来创建向量，但这应该仍然比canny和findContours快得多。

使用此输入：

我得到这个结果：

轮廓周围有一些区域，因为您提供了 jpg 图像，我猜，由于压缩，轮廓的边框不是真正的黑色。