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(轉載)Python圖像處理(7):利用輪廓分塊處理

系統 1696 0

快樂蝦

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在得到綠色植物的前景圖像后,我們希望能夠進一步標識出其中的棉花植株和雜草。測試圖像仍然是它:

(轉載)Python圖像處理(7):利用輪廓分塊處理_第1張圖片


首先要做的當然是對圖像進行分區域處理。在上一步中我們得到了標識綠色植物的二值圖像,一個很自然的想法是利用此二值圖像的輪廓進行分塊。


[python] view plain copy
  1. #?獲取輪廓,我們的目的是分塊,因此只使用外層輪廓,使用點序列的形式 ??
  2. bin_img_save?=?np.copy(bin_img)??
  3. (contoures,?hierarchy)?=?cv2.findContours(bin_img_save,?cv2.RETR_EXTERNAL,?cv2.CHAIN_APPROX_NONE)??

這里需要注意的是,在使用 findContours 函數前必須將圖像復制一份,否則此函數將改變傳入的圖像數據。


計算的結果居然有 49 個區域,對于太小的區域其實我們并不關心,我們計算區域面積并從大到小進行排序。 OpenCV 提供了兩個排序函數, sort sortIdx ,其中 sort 可以得到排序后的值數組,而 sortIdx 能夠得到這些值在原數組中的序號,因而這里使用 sortIdx

[python] view plain copy
  1. #?按面積排序 ??
  2. areas?=?np.zeros(?len(contoures)?)??
  3. idx?=? 0 ??
  4. for ?cont? in ?contoures?:???
  5. ????areas[idx]?=?cv2.contourArea(cont)??
  6. ????idx?=?idx?+? 1 ??
  7. areas_s?=?cv2.sortIdx(areas,?cv2.SORT_DESCENDING?|?cv2.SORT_EVERY_COLUMN)??

然后處理面積大于 100 的區域:

[python] view plain copy
  1. (b8,?g8,?r8)?=?cv2.split(src)??
  2. ??
  3. #?對每個區域進行處理 ??
  4. for ?idx? in ?areas_s?:??
  5. ???? if ?areas[idx]?<? 100 ?:??
  6. ???????? break ??
  7. ??
  8. ???? #?繪制區域圖像,通過將thickness設置為-1可以填充整個區域,否則只繪制邊緣 ??
  9. ????poly_img?=?np.zeros(?bin_img.shape,?dtype?=?np.uint8?)??
  10. ????cv2.drawContours(poly_img,?contoures,?idx,?[ 255 , 255 , 255 ],?- 1 )??
  11. ????poly_img?=?poly_img?&?bin_img??
  12. ??
  13. ???? #?得到彩色的圖像 ??
  14. ????color_img?=?cv2.merge([b8?&?poly_img,?g8?&?poly_img,?r8?&?poly_img])??
  15. ??
  16. ????cv2.imshow( 'poly_img' ,?color_img)??
  17. ????cv2.waitKey()??

目前我們僅僅是顯示這塊區域的彩色圖像。最后得到這樣的結果:

(轉載)Python圖像處理(7):利用輪廓分塊處理_第2張圖片

(轉載)Python圖像處理(7):利用輪廓分塊處理_第3張圖片


我們需要正確標識這兩塊區域是棉花還是雜草。




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