如何仅用腐蚀、膨胀、异或与阈值化提取图像中间骨骼（OpenCV）

问题背景 #

输入为灰度骨骼图像，当前处理后会同时显示三根骨骼，需求是仅保留中间的那根大骨骼。

解决步骤 #

核心思路是通过轮廓检测定位目标，再用掩码提取区域：

• 先对图像做二值化反转，让骨骼区域转为白色，方便轮廓识别
• 提取所有外部轮廓，通过轮廓的中心横坐标排序，直接选中中间的轮廓
• 生成仅包含中间轮廓的掩码，与原图像做位运算得到结果

完整代码 #

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
b = cv.imread('content/B.tif', cv.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化反转，让骨骼区域为白色
_, binary_b = cv.threshold(b, 200, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)

# 提取外部轮廓
contours, _ = cv.findContours(binary_b, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算每个轮廓的中心横坐标，排序后取中间的轮廓
contour_list = []
for cnt in contours:
    x, _, w, _ = cv.boundingRect(cnt)
    contour_list.append((x + w//2, cnt))

# 按中心x坐标排序，取中间项
contour_list.sort(key=lambda item: item[0])
middle_cnt = contour_list[1][1]  # 三个轮廓，索引1对应中间的

# 创建掩码并绘制中间轮廓
mask = np.zeros_like(b)
cv.drawContours(mask, [middle_cnt], -1, 255, cv.FILLED)

# 提取目标区域
result = cv.bitwise_and(b, mask)

# 展示结果
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(result, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

补充说明 #

• 若骨骼的面积差异明显，也可以通过轮廓面积筛选最大的那个（替换排序逻辑为按面积降序取第一个）
• 阈值可根据实际图像微调，确保骨骼与背景分离彻底

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachit Anand