ьзуя следующий код, я могу взять изображение и разделить его на различные меньшие изображения, содержащие интересующую область.

import cv2
import sys

sys.path.insert(0, 'C:\\Users\\Bob\\Desktop\\Project')
sys.path.insert(0, 'C:\\Users\\Bob\\Desktop\\Project\\FOLDER')
sys.path.insert(0, 'C:\\Users\\Bob\\Desktop\\Project\\READER')

import FOLDER.folders
import READER.extractor

timestr = FOLDER.folders.timestr

################## AREA 1 ##################

# Load the image
img = cv2.imread('C:\\Users\\Bob\\Desktop\\Destination\\' + str(timestr) + '\\EXTRACTED\\' + 'area1.png')

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# smooth the image to avoid noises
gray = cv2.medianBlur(gray,5)

# Apply adaptive threshold
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,1,1,11,2)
thresh_color = cv2.cvtColor(thresh,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# apply some dilation and erosion to join the gaps - change iterations value to detect more or less area's
thresh = cv2.dilate(thresh,None,iterations = 15)
thresh = cv2.erode(thresh,None,iterations = 15)

# Find the contours
image,contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# For each contour, find the bounding rectangle and draw it
idx =0

for cnt in contours:
    idx += 1
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi = gray[y:y + h, x:x + w]
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    cv2.rectangle(thresh_color,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    cv2.imwrite('C:\\Users\\Bob\\Desktop\\Destination\\' + str(timestr) + '\\EXTRACTED\\ex_area1' + str(idx) + '.png',roi)

Это пример:

Изображение загружено

Выход

Код выдает также некоторые второстепенные изображения (скажем, артефакты), которые я не хочу. Все эти изображения ниже некоторых определенных размеров.

Мой вопрос: что я должен добавить в код выше, чтобы удалить эти изображения? Чтобы удалить изображения, которые находятся под, например, следующими размерами: 250 (ширина) X 60 (высота) пикселей?

Спасибо

Совет: Используйте этот код для обнаружения областей:Улучшить обнаружение текстовой области (OpenCV, Python)