如果我理解正确的话，你想从白色背景中删除符号吗？灰色背景图像是您想要的示例吗？我可以帮助掩蔽部分。您可以尝试图像膨胀。您可以在各个步骤之后绘制图像，以直观地了解正在发生的情况。基本上，我对图像进行了二值化，并通过形态学开口去除了小的椒盐噪声。然后，用圆形核对图像进行膨胀。这种膨胀将图像“涂抹”成您想要的图案。然后，我填充放大图像中的空白。这可能不是您的通用解决方案，但它确实适用于提供的两种情况。

import cv2 as cv
import numpy as np


def get_circular_kernel(diameter):
    """
    Author: F.Wessels
    https://stackoverflow.com/a/70886011/15279460
    """
    mid = (diameter - 1) / 2
    distances = np.indices((diameter, diameter)) - np.array([mid, mid])[:,    None, None]
    kernel = ((np.linalg.norm(distances, axis=0) - mid) <= 0).astype(int)
    return kernel


src = cv.imread(path)

cv.imshow('Original', src)

# Convert image to gray and then binarize
src_gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
th, im_th = cv.threshold(src_gray, 240, 255, cv.THRESH_BINARY)

# remove small objects to 'clean' image
src_gray_c = cv.morphologyEx(~im_th, cv.MORPH_OPEN, (3,3))

# dilate image with a circular kernel
dilated_image = cv.dilate(src_gray_c, kernel=get_circular_kernel(20).astype(np.uint8), iterations=1)

# Author: Abid Rahman K
# https://stackoverflow.com/a/10317883/15279460
des = dilated_image.copy()
contour,hier = cv.findContours(des,cv.RETR_CCOMP,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contour:
    cv.drawContours(des,[cnt],0,255,-1)
final = des.copy()

cv.imshow('Final', final)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

图1

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图2

以下是 Python/OpenCV 方法的概述。不幸的是，我的 OpenCV 目前无法运行，所以我在 Imagemagick 中进行了处理。

read image
convert to gray
threshold on white to make a mask and invert so white is black and the rest is white
get the convex hull of the mask
get the contour of the convex hull
draw a white filled contour on a copy of the input (or a black background) for the convex hull
dilate the previous result (filled convex hull) about 10-20 pixels with a circular kernel. This will round the corners.
Put the dilated image into the alpha channel of the input

图像魔术代码：

Convert white to transparent and extract the alpha channel as a mask
Get the convex hull about the alpha channel and draw it filled with white over the input image.
Apply a circular morphology dilate kernel with size of 10 to the filled convex hull image
Add the result as the alpha channel to the image

magick image1.jpg -fuzz 15% -transparent white -alpha extract x.png
magick x.png -set option:hull "%[convex-hull]" -fill white -draw "polygon %[hull]" x2.png
magick x2.png -morphology dilate disk:10 x3.png
magick image1.jpg x3.png -compose copy_opacity -composite x4.png

阈值图像作为掩模

填充凸包

形态扩张凸包

结果 – 将膨胀的填充凸包放入输入的 Alpha 通道中

添加

这是第二张图像的结果。

阈值图像作为掩模

填充凸包

形态扩张凸包

结果 – 将膨胀的填充凸包放入输入的 Alpha 通道中

下载后看到有透明背景

附加2

如果删除凸包步骤，您将得到一个更好地遵循字母形状的白色边框。

• 临界点
• 扩张阈值
• 将扩张的阈值图像放入输入的 Alpha 通道中

对于 Image1——Imagemagick 代码

magick image1.jpg -fuzz 15% -transparent white -alpha extract z.png
magick z.png -morphology dilate disk:10 z2.png
magick image1.jpg z2.png -compose copy_opacity -composite z3.png

临界点：

膨胀：

结果1：

对于图像2：

临界点：

膨胀：

结果2：

如果我根据您在这里所说的话正确理解您的问题：避免灰色背景，那么这是一种方法：

def replaceGrayWithWhite(im):
    imGray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mask = (imGray>250).astype(np.uint8)
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    maskFilled = cv2.drawContours(mask.copy(), contours, -1, 1, -1)
    maskFilledInv = cv2.bitwise_not(maskFilled) - 254
    '''
    Took this from here: https://stackoverflow.com/a/38493075/16815358
    '''
    foreground = cv2.bitwise_or(im, im, mask=maskFilled)
    background = 255*np.ones_like(im)
    background = cv2.bitwise_and(background, background, mask=maskFilledInv)
    final = cv2.bitwise_or(foreground, background)
    return final

导入的是 numpy 和 opencv，结果如下：