Opencv之掩码实现图片抠图
掩码实现图片抠图
目录
- 掩码实现图片抠图
- 1 掩码
- 1.1 概念
- 1.2 创建掩码
- 1.3抠图思路
- 2 代码测试
1 掩码
1.1 概念
掩码(Mask)是一种用于指定图像处理操作区域的工具。掩码通常是一个与图像尺寸相同的二值图像,其中像素值为0表示不处理,像素值为255(或1)表示处理。掩码可以用于多种操作,如图像滤波、图像合成、图像分割等。掩码的尺寸必须与图像的尺寸相同。掩码的像素值通常为0或255(或1),但也可以是其他值,具体取决于应用场景。通过使用掩码,可以更精确地控制图像处理操作的范围,从而实现更复杂的效果。
1.2 创建掩码
- mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8),创建一个全黑的掩码
- (height, width), 高宽
- dtype=np.uint8 ,数据类型
- cv2.rectangle(mask, (x1, y1), (x2, y2), 255, -1),在掩码上绘制矩形
- (x1, y1), (x2, y2)起点和对角线坐标 ,
- 255颜色, -1表全填充
import cv2
import numpy as np
# 创建一个全黑的掩码
mask = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
# 在掩码上绘制一个白色矩形
cv2.rectangle(mask, (50, 50), (100, 100), 255, -1)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.waitKey(0)
运行如下
1.3抠图思路
-
图像读取与预处理
读取图像并转换为灰度图,进行高斯滤波以减少噪声。 -
边缘检测
使用Canny算法检测图像中的边缘。 -
轮廓检测与排序
查找图像中的轮廓,并根据面积进行排序。 -
二值化处理
对灰度图进行二值化处理,确定阈值。 -
轮廓筛选
根据轮廓的宽度、高度和宽高比筛选出符合条件的轮廓。 -
掩码操作
在掩码上绘制筛选后的轮廓,并对原图像和掩码进行与操作,以提取区域。
2 代码测试
原图
代码展示:
import numpy as np
import cv2
# 定义一个函数用于显示图像,并等待用户按下任意键关闭窗口
def cv_chow(name, img):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
# 定义一个函数用于对四个点进行排序,返回一个有序的矩形顶点列表
def order_points(pts):
rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")
s = pts.sum(axis=1) # 计算每个点的x和y坐标之和
rect[0] = pts[np.argmin(s)] # 最小的和为左上角
rect[2] = pts[np.argmax(s)] # 最大的和为右下角
diff = np.diff(pts, axis=1) # 计算每个点的x和y坐标之差
rect[1] = pts[np.argmin(diff)] # 最小的差为右上角
rect[3] = pts[np.argmax(diff)] # 最大的差为左下角
return rect
# 定义一个函数用于对轮廓进行排序,支持从左到右、从右到左、从上到下、从下到上四种排序方式
def sort_contours(cons, method='left-to-right'):
reverse = False
i = 0
if method == 'right-to-left' or method == 'bottom-to-top':
reverse = True
if method == 'top-to-bottom' or method == 'bottom-to-top':
i = 1
boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cons] # 获取每个轮廓的边界框
(cons, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cons, boundingBoxes),
key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse))
return cons, boundingBoxes
# 读取图像
img = cv2.imread('img_3.png')
# 复制图像用于绘制轮廓
cont_img = img.copy()
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图进行高斯滤波,以减少噪声
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
cv_chow('blurred', blurred)
# 使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘
edg = cv2.Canny(blurred, 75, 200)
cv_chow('edg', edg)
# 查找图像中的轮廓
cnts = cv2.findContours(edg.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
# 在图像上绘制所有轮廓
cv2.drawContours(cont_img, cnts, -1, (0, 0, 255), 3)
cv_chow('cont_img', cont_img)
# 根据轮廓面积对轮廓进行排序,从大到小
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)
# 对灰度图进行二值化处理,使用Otsu's方法自动确定阈值
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cv_chow('thresh', thresh)
# 在二值化图像中查找轮廓
thresh_cnt = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1]
# 初始化一个列表用于存储符合条件的轮廓
qus_cnts = []
# 初始化一个列表用于存储所有的掩码
mask_all = []
# 创建一个与二值化图像大小相同的黑色掩码
mask = np.zeros(thresh.shape, dtype='uint8')
# 遍历所有轮廓,筛选出符合条件的轮廓
for c in thresh_cnt:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 获取轮廓的边界框
ar = w / float(h) # 计算边界框的宽高比
if w >= 8 and h >= 10 and 0.5 <= ar <= 2: # 根据宽度、高度和宽高比筛选轮廓
qus_cnts.append(c)
# 遍历筛选后的轮廓,绘制掩码并进行与操作
for i in qus_cnts:
cv2.drawContours(mask, [i], -1, 255, -1) # 在掩码上绘制轮廓
cv_chow('mask', mask)
img_mask_and = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 对原图像和掩码进行与操作
cv_chow('img_mask_and', img_mask_and)
运行结果: