Extraiga todos los cuadros delimitadores usando OpenCV Python

Hola usuario de nuestra página, hemos encontrado la respuesta a tu pregunta, has scroll y la encontrarás un poco más abajo.

Solución:

ahí tienes:

import cv2

im = cv2.imread('c:/data/ph.jpg')
gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
idx =0 
for cnt in contours:
    idx += 1
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi=im[y:y+h,x:x+w]
    cv2.imwrite(str(idx) + '.jpg', roi)
    #cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(200,0,0),2)
cv2.imshow('img',im)
cv2.waitKey(0)    

Un enfoque simple es encontrar todos los contornos, obtener las coordenadas del rectángulo delimitador usando cv2.boundingRect luego extraiga el ROI utilizando el corte Numpy. Podemos mantener un contador para guardar cada ROI y luego guardarlo con cv2.imwrite. Aquí hay un ejemplo de trabajo:

Imagen de entrada:

ROI detectados para extraer resaltados en verde

ROI guardados

Código

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, Otsu's threshold 
image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Find contours, obtain bounding box, extract and save ROI
ROI_number = 0
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
    ROI = original[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('ROI_.png'.format(ROI_number), ROI)
    ROI_number += 1

cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()

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