如何用 cv2 隔离条形图？

Question

如何隔离下图中代表条形图的没有白色填充的条形？

我正在寻找适用于此图像的任何变体的解决方案。您可以假设格式相同，但 gridlines/axis 行中的间隙等某些功能可能位于不同的位置。

我已经尝试检测条形的各种特征，例如条形的 26x3px 末端，或左上角和右下角。例如，对左上角使用如下掩码：

bar_top_kernel: Numpy = np.array([
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
], dtype='uint8')

或

bar_top_kernel: Numpy = np.array([
    [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
], dtype='uint8')

但根据我的尝试，由于条形的末端与网格线的相互作用，我可能会漏掉角落或误报。

我试过先删除网格线。但是由于条形末端和网格线的相互作用，我往往会留下一些干扰特征检测的碎片。

我开始认为如果没有某种 ML 方法这可能是不可能的，但我希望有人会发现一个聪明的技巧来实现这一点。

（请点击查看大图）

Answer 1

我最终想出了一个简单的技巧：

反转颜色。
查找并填充任何轮廓：边界框宽度 > 条形宽度。这基本上隔离了酒吧。
再找等高线，找到质心靠得很近的成对等高线。这给出了由刻度线分成 2 的小条。
填充包含每对的矩形以修复拆分。

如何用 cv2 隔离条形图？

How to isolate the bars with cv2?

python

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