Comment détecter bord et recadrer une image en Python

Ce que vous avez besoin est de seuillage. Dans OpenCV vous pouvez accomplir cela en utilisant cv2.seuil().

J'ai pris une chance. Ma démarche a été la suivante:

1. Convertir en niveaux de gris
2. Seuil de l'image pour obtenir uniquement la signature et rien d'autre
3. Trouver où les pixels sont visibles sur l'thresholded image
4. Des cultures de cette région dans l'original en niveaux de gris
5. Créer un nouveau thresholded image de la culture qui n'est pas aussi stricte pour l'affichage

Ici est une tentative de ma part, je pense que ça a plutôt bien fonctionné.

import cv2
import numpy as np

# load image
img = cv2.imread('image.jpg') 
rsz_img = cv2.resize(img, None, fx=0.25, fy=0.25) # resize since image is huge
gray = cv2.cvtColor(rsz_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # convert to grayscale

# threshold to get just the signature
retval, thresh_gray = cv2.threshold(gray, thresh=100, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# find where the signature is and make a cropped region
points = np.argwhere(thresh_gray==0) # find where the black pixels are
points = np.fliplr(points) # store them in x,y coordinates instead of row,col indices
x, y, w, h = cv2.boundingRect(points) # create a rectangle around those points
x, y, w, h = x-10, y-10, w+20, h+20 # make the box a little bigger
crop = gray[y:y+h, x:x+w] # create a cropped region of the gray image

# get the thresholded crop
retval, thresh_crop = cv2.threshold(crop, thresh=200, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

# display
cv2.imshow("Cropped and thresholded image", thresh_crop) 
cv2.waitKey(0)

Et voici le résultat: