Rompecabezas: aislar las piezas (separar las manchas "pegadas")

Soy nuevo en el procesamiento de imágenes y estoy tratando de mojarme los pies. He tomado una foto de algunas piezas de rompecabezas y quiero aislarlas.

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Estoy utilizando la biblioteca de Python SimpleCV a ello, y hasta ahora he logrado obtener resultados bastante decente utilizando findBlobs(), hueDistance()y drawMinRect(). Esto es lo que tengo hasta ahora

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Bastante bien, sinceramente. El único lugar en el que está mal es con esas dos piezas tocando ligeramente a la derecha del centro.

Intenté dilatar la imagen, pero eso parece exacerbar el problema. ¿Cómo puedo "reducir" estos blobs para eliminar la superposición?

image-processing opencv image-segmentation

— Avi Romanoff
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Supongo que en algún momento (después de hueDistance?) Tienes una imagen donde el fondo es oscuro y el primer plano es brillante, ¿verdad? (O al revés.) Si toma esta imagen y la dilata, las áreas brillantes crecerán. Si lo erosiona, las áreas brillantes se reducirán.

— Niki Estner

Hola, necesitas erosionar la imagen. Reducirá el tamaño de los rompecabezas, pero también eliminará las articulaciones. Si desea que los objetos tengan su tamaño original, puede usar el algoritmo de cuenca hidrográfica. Y la próxima vez intente separar todos los rompecabezas antes de tomar una foto :)

— Abid Rahman K

Recomiendo encarecidamente tomar las fotos sin flash, con iluminación uniforme. Puede utilizar la operación morfológica de apertura, corresponde a la erosión y dilatación.

— Andrey Rubshtein

Estoy de acuerdo con Abid Rahman K, sin embargo, la erosión solo provocaría una contracción de la forma. Para deshacerse solo de la brecha, Abid Rahman sugiere un enfoque basado en cuencas hidrográficas, pero para un método más rápido y fácil, puede intentar:

Erosionar las regiones
Aplicar el etiquetado de componentes conectados.
Dilatar las regiones hacia atrás.

De esta manera, tendrá casi la misma forma (con algunos artefactos que surgen debido a la morfología), pero seguramente terminará con componentes conectados individuales.

Las cuencas hidrográficas y la transformación de distancia también son poderosas y podrían ser buenas opciones si tiene mucha superposición.

— Tolga Birdal
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