1 代码功能
该代码实现了一个图像处理的功能，具体来说是去除图像内部填充（或更准确地说，是提取并显示图像中轮廓的外围区域，而忽略内部填充）。以下是该功能的详细步骤：
读取图像：使用
cv2.imread()函数从指定路径image_path读取图像。如果图像无法加载（例如，文件不存在或路径错误），则打印错误消息并返回。转换为灰度图像：通过
cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为灰度图像。这是边缘检测前的必要步骤，因为边缘检测通常在灰度图像上执行。应用边缘检测：使用
cv2.Canny()函数对灰度图像进行Canny边缘检测。Canny边缘检测是一种流行的边缘检测算法，它通过计算图像梯度的局部最大值来检测边缘。这里设置了两个阈值（100和200），用于控制边缘检测的灵敏度。查找轮廓：通过
cv2.findContours()函数在边缘检测后的图像中查找轮廓。这里使用了cv2.RETR_EXTERNAL标志，表示只检索最外层的轮廓，忽略轮廓内部的洞或轮廓上的其他轮廓。创建掩膜：创建一个与灰度图像形状相同但全为黑色的图像（即掩膜）。然后，使用
cv2.drawContours()函数在掩膜上绘制找到的轮廓，轮廓内的区域被设置为白色（255）。应用掩膜到原图：由于掩膜是灰度图像（单通道），而原图是BGR图像（三通道），因此需要将掩膜转换为三通道图像（使用
cv2.cvtColor()）。然后，使用cv2.bitwise_and()函数将掩膜应用到原图上，以提取轮廓外围的区域，忽略内部填充。显示结果：使用matplotlib的
plt.imshow()函数显示原始图像、掩膜和结果图像。由于matplotlib默认以RGB格式显示图像，而OpenCV以BGR格式读取图像，因此在显示之前需要将图像从BGR转换为RGB。
最终，这段代码会显示三个图像：原始图像、掩膜（仅显示轮廓）和结果图像（只包含原始图像中轮廓外围的区域）。这可以用于去除图像中不需要的内部细节，只保留轮廓和轮廓外的区域。
2 代码
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def remove_interior_fill(image_path):
# 1. 读取图像
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:
print(f"Error: Unable to load image at {image_path}")
return
# 2. 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)
# 3. 应用边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 4. 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 5. 创建掩膜
mask = np.zeros_like(gray)
cv2.drawContours(mask, contours, -1, 255, -1)
# 6. 应用掩膜到原图
# 注意：我们需要将掩膜扩展到原始图像的通道数
mask_3ch = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
result = cv2.bitwise_and(img, mask_3ch)
# 显示结果
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 转换为RGB以正确显示颜色
plt.title('Original')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(mask_3ch, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 同样转换为RGB
plt.title('Mask')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Result')
plt.axis('off')
plt.show()
# 使用示例
image_path = 'input.jpg'
remove_interior_fill(image_path)3 运行结果
图 3-1 运行结果
