鉴于我手动绘制了一个彩色边框的照片,
我想复制/裁剪图像内容,以将内容保留在边框内。
目的是检测该颜色边界框,然后使用该边界框告诉脚本复制/裁剪的位置。
我已经试验了轮廓,但是看来我需要额外的步骤。
也许是一种方法:
可能有更好的方法。
最好的方法是什么?
我将使用哪些Python OpenCV方法?
基于当前的实验代码(我正在探索通过轮廓尺寸获取面积,但我认为我需要更好的轮廓代码):
import numpy as np
import cv2
image_dir = "/Users/admin/Documents/dir/dir2/"
im = cv2.imread(image_dir+'test_image_bounded.png')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,176,190,43)
#ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
areaArray = []
count = 1
for i, c in enumerate(contours):
area = cv2.contourArea(c)
areaArray.append(area)
#first sort the array by area
sorteddata = sorted(zip(areaArray, contours), key=lambda x: x[0], reverse=True)
#find the nth largest contour [n-1][1], in this case 2
largestcontour = sorteddata[0][2]
#draw it
x, y, w, h = cv2.boundingRect(largestcontour)
cv2.drawContours(im, largestcontour, -1, (255, 0, 0), 2)
cv2.rectangle(im, (x, y), (x+w, y+h), (0,255,0), 2)
cv2.imwrite(image_dir+'output.jpg', im)
编辑--------------------------------
通过颜色检测,形态学和第二大阈值,我设法获得了不错的结果
这是一些相关的代码:
green_MIN = np.array([45, 25, 25],np.uint8)
green_MAX = np.array([55, 255, 255],np.uint8)
hsv_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
frame_threshed = cv2.inRange(hsv_img, green_MIN, green_MAX)
#image = cv2.imread('...') # Load your image in here
# Your code to threshold
#image = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 45, 0)
# Perform morphology
se = np.ones((20,20), dtype='uint8')
image_close = cv2.morphologyEx(frame_threshed, cv2.MORPH_CLOSE, se)
HSV值很痛苦。我想使那部分自动化。
这有助于获得值(value):
https://achuwilson.wordpress.com/2012/02/14/hsv-pixel-values-in-opencv/
最佳答案
我的快速建议是:
1)由于矩形为绿色,因此按颜色过滤。图像本身中也可能存在绿色,但这会减少误报。
2)检测形成矩形的线。
现在,可以通过各种方式完成此操作。一种更通用的方法是使用霍夫变换。我不知道可以直接搜索矩形的实现,尽管您也可以实现。 HoughLinesP函数将找到线,您可以选择形成矩形的线。
但是,在您的应用程序中,您可能有非常严格的假设,这将使此问题更加容易。如果边界框从未旋转过,则可以简单地遍历行和列,以找到具有所要颜色最大像素的行和列。可以将其扩展为寻找连续的像素以找到线段,但是甚至没有必要。
关于python - 使用Python OpenCV,如何提取特定颜色边界框内的图像区域?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/30585935/