import numpy as np
import cv2
blank_image = np.zeros((40,40,3), np.uint8)
blank_image.fill(255)
#cv2.imshow('i', blank_image)
#cv2.waitKey(0)
im = cv2.imread('img.png')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[4]
cnts = cv2.drawContours(im,[cnt],0,(255,0,0), -1)
cv2.imshow('i', im)
cv2.waitKey(0)
for a in cnt:
print(a) #this contour is a 3D numpy array
源图像:
我正在使用此代码来:
1.创建40x40像素的白色 Canvas
2.使用Opencv函数
findContours
找到数字的轮廓(在本例中为5)。我想要做的是将此形状(请不要将边界框或矩形,而不是蓝色形状)复制到 Canvas 中。
经过一些研究,我了解到opencv镜像只是一个numpy数组。从理论上讲,应将此数组转换为新图像(白色 Canvas ),然后使用数组中的值重建形状。我是对的 ?
有人知道该怎么做吗?在某些情况下,围绕数字创建边界框/矩形会导致结果不准确。请不要把它作为解决方案。我已经以至少3-4种不同的方式进行了此过程,但结果并不令人满意。
因此,所需的输出将是这样的。
谢谢。
最佳答案
对于轮廓图像
我想想要像
对于打开的数字,例如1
,2
,5
,很容易做到:从整个图像中裁剪,或使用新图像。对于诸如0
,6
,8
,9
的封闭数字,需要更多步骤。这是5
的示例,您将获得。
详细信息和描述在代码中。
#!/usr/bin/python3
# 2018.01.14 09:48:15 CST
# 2018.01.14 11:39:03 CST
import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('test.png')
imgray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(imgray, 127, 255, 0)
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
## this contour is a 3D numpy array
cnt = contours[4]
res = cv2.drawContours(im,[cnt],0,(255,0,0), -1)
cv2.imwrite("contours.png", res)
## Method 1: crop the region
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
croped = res[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite("croped.png", croped)
## Method 2: draw on blank
# get the 0-indexed coords
offset = cnt.min(axis=0)
cnt = cnt - cnt.min(axis=0)
max_xy = cnt.max(axis=0) + 1
w,h = max_xy[0][0], max_xy[0][1]
# draw on blank
canvas = np.ones((h,w,3), np.uint8)*255
cv2.drawContours(canvas, [cnt], -1, (255,0,0), -1)
cv2.imwrite("canvas.png", canvas)
关于python - 将形状复制到空白 Canvas (OpenCV,Python),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48244328/