优化 OpenCV 掩码边缘

Question

我正在扫描旧照片，我想自动化从扫描仪的（嘈杂的）纯白色背景中提取照片的过程，以便我有一张透明的照片。程序的这一部分现在可以工作了，但我还有一个小问题。现在可以准确地检测（和提取）照片，但它会在整个照片周围的背景中留下小而清晰的黑色边框。我试图对透明蒙版应用高斯模糊，但这不会使黑色平滑（并且它使照片的边框看起来“模糊”）。这是我必须提取照片并生成透明蒙版的代码：# Load the scan, and convert it to RGBA.original = cv2.imread('input.jpg')original = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2BGRA)# Make the scan grayscale, and apply a blur.image = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2GRAY)image = cv2.GaussianBlur(image, (25, 25), 0)# Binarize the scan.retval, threshold = cv2.threshold(image, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)# Find the contour of the object.contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)largestContourArea = -1largestContour = -1for contour in contours:    area = cv2.contourArea(contour)    if area > largestContourArea:        largestContourArea = area        largestContour = contour# Generate the transparency mask.mask = numpy.zeros(original.shape, numpy.uint8)cv2.drawContours(mask, [ largestContour ], -1, (255, 255, 255, 255), -1)# Apply the transparency mask.original = cv2.multiply(mask.astype(float) / 255.0, original.astype(float))cv2.imwrite('output.png', original)我有一个样本扫描和使用样本扫描的上述代码的结果。如您所见，照片周围有一个轻微的黑色边框，我想将其删除。