如何使用cv2隔离条形图中无白色填充的条形

核心思路是利用条形端边的固定长度特征，直接从原图中筛选条形专属的水平线段，避开和长网格线的冲突，不需要提前移除网格线也不需要机器学习：

具体步骤 #

• 第一步：提取指定长度的水平线段
  用自定义水平形态学核提取所有长度落在20~30px区间的水平线段，这个区间专门匹配你提到的26px宽的条形端边，自动过滤掉整行跨度的水平网格线，哪怕端边和网格线有重叠，也能通过长度阈值把属于条形的部分筛出来。
• 第二步：配对同一条形的上下端边
  对提取到的所有水平线段，按左端点x坐标、右端点x坐标分组，只要两个水平线段的x左右端点偏差不超过2px，且纵向y坐标差在合理的条形高度范围，就判定为同一个条形的上下端边。
• 第三步：生成完整的条形掩膜
  根据配对得到的上下端边坐标，直接绘制对应尺寸的空心矩形，即可得到完全隔离的无填充条形，哪怕原条形竖边和垂直网格线有重叠也不影响结果。

示例代码 #

import cv2
import numpy as np

# 读取二值图像（注意默认读取是BGR，需转灰度，二值化阈值可根据实际调整）
img = cv2.imread("bar_chart.png", 0)
_, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)  # 反转后前景为白色

# 1. 提取20-30px长度的水平线段
horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20, 1))
detected_lines = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, horizontal_kernel, iterations=2)

# 过滤长度符合要求的线段
contours, _ = cv2.findContours(detected_lines, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
bar_edges = []
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if 20 <= w <= 30:
        bar_edges.append((x, y, x+w, y+h))

# 2. 配对上下端边
bar_edges.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]))  # 按左x、上y排序
paired_bars = []
used = set()
for i in range(len(bar_edges)):
    if i in used:
        continue
    x1, y1, x2, y2 = bar_edges[i]
    # 找同x范围的下端边
    for j in range(i+1, len(bar_edges)):
        if j in used:
            continue
        x1_, y1_, x2_, y2_ = bar_edges[j]
        # x偏差不超过2px，y差大于最小条形高度（可调整）
        if abs(x1 - x1_) <= 2 and abs(x2 - x2_) <= 2 and (y1_ - y1) > 10:
            paired_bars.append((x1, y1, x2_, y2_))
            used.add(i)
            used.add(j)
            break

# 3. 生成结果掩膜
result = np.zeros_like(img)
for (x1, y1, x2, y2) in paired_bars:
    cv2.rectangle(result, (x1, y1), (x2, y2), 255, 2)  # 边框宽度和原图一致即可

# 保存或展示结果
cv2.imwrite("extracted_bars.png", result)

方案适配性说明 #

如果后续条形端边长度有调整，只需要修改步骤1中的长度过滤阈值和形态学核宽度即可，完全适配网格线/轴线缺口位置可变的场景，不需要调整其他逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Griffin