python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法识别图片中的物体并截取的方法
如下所示：如下所示：
运行环境：python3.6.4
opencv3.4.0
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来
"""
import cv2
import numpy as np
# step1：加载图片，转成灰度图
image = cv2.imread("353.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度
和低垂直梯度的图像区域。
gradX = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)
gradY = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx=0, dy=1, ksize=-1)
# subtract the y-gradient from the x-gradient
gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)
gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)
# show image
cv2.imshow("first", gradient)
cv2.waitKey()
# step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像（9 x 9内核）,这将有助于平滑图像中的高频噪声。
# 低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化
明显的区域。
# 然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0（黑色）。 否则，像素设置为255（白色）。
# blur and threshold the image
blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))
_, thresh = cv2.threshold(blurred, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# SHOW IMAGE
cv2.imshow("thresh", thresh)
cv2.waitKey()
# step4:在上图中我们看到蜜蜂身体区域有很多黑色的空余，我们要用白色填充这些空余，使得后面的程序更容易识别昆虫区
域，
# 这需要做一些形态学方面的操作。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 25))
closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# show image
cv2.imshow("closed1", closed)
cv2.waitKey()
# step5:从上图我们发现图像上还有一些小的白色斑点，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们去掉。分别执行4次形态
学腐蚀与膨胀。
# perform a series of erosions and dilations
closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)
closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)
# show image
cv2.imshow("closed2", closed)
cv2.waitKey()
# step6：找出昆虫区域的轮廓。
# cv2.findContours()函数
# 第一个参数是要检索的图片，必须是为二值图，即黑白的（不是灰度图），
# 所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图。
# 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：
# 1. cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
# 2. cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
# 3. cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连
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