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  • python 分割 图像的轮廓
    2021-02-10 20:04:30

    python 分割 画图像的轮廓

    import numpy as np

    import cv2

    __author__ = 'xinyang'

    Img_N = 130

    algo_seg_folder = 'G:/ctx_2'

    gt_seg_folder = 'G:/gt'

    src_us_folder = 'G:/src_img'

    save_folder = 'G:/only_gt_fuse'

    for k in range(Img_N):

    # for k in range(2):

    print 'No. %d image...' % k

    src_us_name = src_us_folder + '/' + str(k) + '.png'

    gt_seg_name = gt_seg_folder + '/' + str(k) + '.png'

    algo_seg_name = algo_seg_folder + '/' + str(k) + '.png'

    src_us = cv2.imread(src_us_name, 1)

    gt_seg = cv2.imread(gt_seg_name, 0)

    algo_seg = cv2.imread(algo_seg_name, 0)

    # get contour

    gt_ret, gt_binImg = cv2.threshold(gt_seg, 127, 255, 0)

    gt_im2, gt_contours, gt_hierarchy = cv2.findContours(gt_binImg, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    algo_ret, algo_binImg = cv2.threshold(algo_seg, 127, 255, 0)

    algo_im2, algo_contours, algo_hierarchy = cv2.findContours(algo_binImg, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # draw contour

    cv2.drawContours(src_us, gt_contours, -1, (0, 0, 255), 2)

    # cv2.drawContours(src_us, algo_contours, -1, (0, 255, 0), 2)

    # save

    save_name = save_folder + '/' + str(k) + '.png'

    cv2.imwrite(save_name, src_us)

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    图1  原图像

    假如你有一张如图1的影像,你想把这三个目标的轮廓画出来,那么可以用以下代码实现。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.patches as mpathes
    from skimage import io
    import cv2
    image= io.imread('1.png')#rgb三通道影像
    image2 = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],image.shape[2]),dtype = np.uint8)
    imgray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh =  imgray
    thresh[thresh!=0]=255
    print(np.unique(thresh))
    #thresh为转换成黑白色的二值图
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cv2.drawContours(image2,contours,-1,(0,0,255),5) #(0,0,255)为轮廓颜色,5为轮廓线粗细 
    io.imsave('2.png',image2.astype(np.uint8))

     

    至此,大功告成!!!

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  • 画出轮廓drawContours

    千次阅读 2017-07-21 14:37:03
    主要用于画出图像的轮廓 2、函数的调用形式 void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, In

    1、drawContours函数的作用

    主要用于画出图像的轮廓

    2、函数的调用形式

    void drawContours(InputOutputArray image, InputArrayOfArrays contours, int contourIdx, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8, InputArray hierarchy=noArray(), int maxLevel=INT_MAX, Point offset=Point() )

    函数参数详解:

    其中第一个参数image表示目标图像,

    第二个参数contours表示输入的轮廓组,每一组轮廓由点vector构成,

    第三个参数contourIdx指明画第几个轮廓,如果该参数为负值,则画全部轮廓,

    第四个参数color为轮廓的颜色,

    第五个参数thickness为轮廓的线宽,如果为负值或CV_FILLED表示填充轮廓内部,

    第六个参数lineType为线型,

    第七个参数为轮廓结构信息,

    第八个参数为maxLevel

    例如:drawContours(scr, contours, -1, Scalar(255, 0, 0), 2, 8);//颜色标记

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    怎么在python中利用opencv对图像的轮廓进行绘制

    发布时间:2020-12-14 14:50:58

    来源:亿速云

    阅读:92

    作者:Leah

    今天就跟大家聊聊有关怎么在python中利用opencv对图像的轮廓进行绘制,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

    图像轮廓概念

    轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形。

    谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像。简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图)。其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手;而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓。

    eb27b014db06c523635b614ab663293b.png

    寻找轮廓的操作一般用于二值图像,所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图。

    注意:寻找轮廓是针对白色物体的,一定要保证物体是白色,而背景是黑色,不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一个框。

    opencv找出图像轮廓

    使用cv.findContours()寻找轮廓:import cv2 as cv

    import numpy as np

    img = cv.imread('j.png')

    img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)

    # 寻找二值图像的轮廓

    contours, hierarchy = cv.findContours(

    thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    print(len(contours))参数2:轮廓的查找方式,一般使用cv.RETR_TREE,表示提取所有的轮廓并建立轮廓间的层级。

    参数3:轮廓的近似方法。比如对于一条直线,我们可以存储该直线的所有像素点,也可以只存储起点和终点。使用cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE就表示用尽可能少的像素点表示轮廓。

    简便起见,这两个参数也可以直接用真值3和2表示。

    函数有2个返回值,hierarchy是轮廓间的层级关系,这个不用理会。我们主要看contours,它就是找到的轮廓了,以链表形式存储,记录了每条轮廓的所有像素点的坐标(x,y)。

    760570b776d91c360d89860d4f37f74a.png

    opencv绘制图像轮廓

    轮廓找出来后,可以像图中那样用红色画出来:cv.drawContours()cv.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

    其中参数2就是得到的contours,参数3表示要绘制哪一条轮廓,-1表示绘制所有轮廓,参数4是颜色(B/G/R通道,所以(0,0,255)表示红色),参数5是线宽。经验之谈:很多人画图时明明用了彩色,但没有效果,请检查你是在哪个图上画,画在灰度图和二值图上显然是没有彩色的。一般情况下,我们会首先获得要操作的轮廓,再进行轮廓绘制及分析:

    cnt = contours[1]

    cv.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)

    实验:找出并绘制图像轮廓import cv2 as cv

    import numpy as np

    img = cv.imread('jiao.jpg')

    img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV + cv.THRESH_OTSU)

    # 寻找二值图像的轮廓

    contours, hierarchy = cv.findContours(

    thresh, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    cnt = contours[1:6]

    cv.drawContours(img, cnt, -1, (0, 0, 255), 2)

    cv.imshow('result',img)

    cv.waitKey(0)

    cv.destroyAllWindows()

    看完上述内容,你们对怎么在python中利用opencv对图像的轮廓进行绘制有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。

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空空如也

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如何画出人的轮廓