python cv2截取不規(guī)則區(qū)域圖片實(shí)例

更新時(shí)間：2019年12月21日 11:29:18 作者：gmHappy

今天小編就為大家分享一篇python cv2截取不規(guī)則區(qū)域圖片實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

知識(shí)掌握

cv2.threshold()函數(shù)：

設(shè)置固定級(jí)別的閾值應(yīng)用于多通道矩陣，將灰度圖像變換二值圖像，或去除指定級(jí)別的噪聲，或過(guò)濾掉過(guò)小或者過(guò)大的像素點(diǎn)。

Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst

在其中：

src：表示的是圖片源

thresh：表示的是閾值（起始值）

maxval：表示的是最大值

type：表示的是這里劃分的時(shí)候使用的是什么類(lèi)型的算法，常用值為0（cv2.THRESH_BINARY）

import cv2 

img = cv2.imread('1.jpg')
cv2.imshow("src", img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, dst = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey(0)

cv2.findContours()函數(shù)：

查找檢測(cè)物體的輪廓

cv2.findContours(image, mode, method)

opencv2返回兩個(gè)值：contours：hierarchy。

注:opencv3會(huì)返回三個(gè)值,分別是img, countours, hierarchy

在其中：

image：表示的是尋找輪廓的圖像；

mode：表示的是輪廓的檢索模式，有四種：

cv2.RETR_EXTERNAL表示只檢測(cè)外輪廓

cv2.RETR_LIST檢測(cè)的輪廓不建立等級(jí)關(guān)系

cv2.RETR_CCOMP建立兩個(gè)等級(jí)的輪廓，上面的一層為外邊界，里面的一層為內(nèi)孔的邊界信息。如果內(nèi)孔內(nèi)還有一個(gè)連通物體，這個(gè)物體的邊界也在頂層。

cv2.RETR_TREE建立一個(gè)等級(jí)樹(shù)結(jié)構(gòu)的輪廓。

method：表示的是輪廓的近似辦法

cv2.CHAIN_APPROX_NONE存儲(chǔ)所有的輪廓點(diǎn)，相鄰的兩個(gè)點(diǎn)的像素位置差不超過(guò)1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1

cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE壓縮水平方向，垂直方向，對(duì)角線方向的元素，只保留該方向的終點(diǎn)坐標(biāo)，例如一個(gè)矩形輪廓只需4個(gè)點(diǎn)來(lái)保存輪廓信息

cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法

import numpy as np 
import cv2

rectangle = np.zeros((300,300),dtype="uint8")
cv2.rectangle(rectangle,(25,25),(275,275),255,-1)
cv2.imshow("Rectangle",rectangle)

img, countours, hierarchy = cv2.findContours(rectangle, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(countours)
print(hierarchy)
cv2.waitKey(0)

[array([[[ 25, 25]],
[[ 25, 275]],
[[275, 275]],
[[275, 25]]], dtype=int32)]

[[[-1 -1 -1 -1]]]

cv2.polylines函數(shù)：

繪制多邊形

cv2.polylines(img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[,shift]]])

首先需要頂點(diǎn)坐標(biāo).將這些點(diǎn)轉(zhuǎn)換為rowsx1x2形狀的數(shù)組,其中rows是頂點(diǎn)數(shù),它應(yīng)該是int32類(lèi)型。

import numpy as np
import cv2
# Create a black image
img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)

pts = np.array([[10, 5], [20, 30], [70, 20], [50, 10]], np.int32) # 每個(gè)點(diǎn)都是(x, y)
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

pts = np.array([[100, 5], [150, 30], [80, 20], [90, 10]], np.int32)
cv2.polylines(img, [pts], False, (0, 255, 255))
cv2.imshow('img2', img)

cv2.waitKey()

如果第三個(gè)參數(shù)為False，您將獲得連接所有點(diǎn)的折線，而不是閉合形狀。

cv2.polylines()可用于繪制多條線.只需創(chuàng)建要繪制的所有行的列表并將其傳遞給函數(shù), 所有線條都將單獨(dú)繪制.繪制一組行比為每行調(diào)用cv2.line()要好得多，速度更快.

cv2.fillPoly)函數(shù)

可以用來(lái)填充任意形狀的圖型.可以用來(lái)繪制多邊形,工作中也經(jīng)常使用非常多個(gè)邊來(lái)近似的畫(huà)一條曲線.cv2.fillPoly()函數(shù)可以一次填充多個(gè)圖型.

cv2.fillPoly(image,ppt,Scalar(255,255,255))

image：表示的是多邊形將被畫(huà)到image上

ppt：表示的是多邊形的頂點(diǎn)集為ppt

Scalar：表示的是多邊形的顏色定義為Scarlar(255,255,255)，即RGB的值為白色

img = np.zeros((1080, 1920, 3), np.uint8)
area1 = np.array([[250, 200], [300, 100], [750, 800], [100, 1000]])
area2 = np.array([[1000, 200], [1500, 200], [1500, 400], [1000, 400]])
 
cv2.fillPoly(img, [area1, area2], (255, 255, 255))
 
plt.imshow(img)
plt.show()

按位操作-bitwise operations

import numpy as np 
import cv2

rectangle = np.zeros((300,300),dtype="uint8")
cv2.rectangle(rectangle,(25,25),(275,275),255,-1)
cv2.imshow("Rectangle",rectangle)

circle = np.zeros((300,300),dtype="uint8")
cv2.circle(circle,(150,150),150,255,-1)
cv2.imshow("Circle",circle)

bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(rectangle,circle)
cv2.imshow("And",bitwiseAnd)

bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle,circle)
cv2.imshow("OR",bitwiseOr)

bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle,circle)
cv2.imshow("XOR",bitwiseXor)

bitwiseNot = cv2.bitwise_not(rectangle)
cv2.imshow("Not",bitwiseNot)
cv2.waitKey(0)

如果一個(gè)給定的像素的值大于零，那么這個(gè)像素會(huì)被打開(kāi)，如果它的值為零，它就會(huì)被關(guān)閉。按位功能在這些二進(jìn)制條件下運(yùn)行。

AND：當(dāng)且僅當(dāng)兩個(gè)像素都大于零時(shí)，按位AND才為真。

OR：如果兩個(gè)像素中的任何一個(gè)大于零，則按位“或”為真。

XOR 異或功能：當(dāng)且僅當(dāng)兩個(gè)像素中的任何一個(gè)大于零時(shí)，按位XOR才為真，但不是兩者都是。當(dāng)且僅當(dāng)兩個(gè)像素一個(gè)大于0一個(gè)小于0時(shí)才為真，其他都為false

NOT 取反：倒置圖像中的“開(kāi)”和“關(guān)”像素。

# -*- coding: utf-8 -*-
 
import cv2
import numpy as np
global img
global point1, point2
 
lsPointsChoose = []
tpPointsChoose = []
 
pointsCount = 0
count = 0 
pointsMax = 5
 
lsPointsChoose = []
tpPointsChoose = []
 
pointsCount = 0
count = 0
pointsMax = 5

 
def on_mouse(event, x, y, flags, param):
  global img, point1, point2, count, pointsMax
  global lsPointsChoose, tpPointsChoose # 存入選擇的點(diǎn)
  global pointsCount # 對(duì)鼠標(biāo)按下的點(diǎn)計(jì)數(shù)
  global init_img, ROI_bymouse_flag
  init_img = img.copy() # 此行代碼保證每次都重新再原圖畫(huà) 避免畫(huà)多了

  if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左鍵點(diǎn)擊
 
    pointsCount = pointsCount + 1
    # 為了保存繪制的區(qū)域，畫(huà)的點(diǎn)稍晚清零
    if(pointsCount == pointsMax + 1):
      pointsCount = 0
      tpPointsChoose = []
    print('pointsCount:', pointsCount)
    point1 = (x, y)
    print (x, y)
    # 畫(huà)出點(diǎn)擊的點(diǎn)
    cv2.circle(init_img, point1, 10, (0, 255, 0), 5)
 
    # 將選取的點(diǎn)保存到list列表里
    lsPointsChoose.append([x, y]) # 用于轉(zhuǎn)化為darry 提取多邊形ROI
    tpPointsChoose.append((x, y)) # 用于畫(huà)點(diǎn)

    # 將鼠標(biāo)選的點(diǎn)用直線鏈接起來(lái)
    print(len(tpPointsChoose))
    for i in range(len(tpPointsChoose) - 1):
      cv2.line(init_img, tpPointsChoose[i], tpPointsChoose[i + 1], (0, 0, 255), 5)
    # 點(diǎn)擊到pointMax時(shí)可以提取去繪圖
    if(pointsCount == pointsMax):
      # 繪制感興趣區(qū)域
      ROI_byMouse()
      ROI_bymouse_flag = 1
      lsPointsChoose = []
 
    cv2.imshow('src', init_img)
    
  # 右鍵按下清除軌跡
  if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN: # 右鍵點(diǎn)擊
    print("right-mouse")
    pointsCount = 0
    tpPointsChoose = []
    lsPointsChoose = []
    print(len(tpPointsChoose))
    for i in range(len(tpPointsChoose) - 1):
      print('i', i)
      cv2.line(init_img, tpPointsChoose[i], tpPointsChoose[i + 1], (0, 0, 255), 5)
    cv2.imshow('src', init_img)


def ROI_byMouse():
  global src, ROI, ROI_flag, mask2
  mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
  pts = np.array([lsPointsChoose], np.int32)

  pts = pts.reshape((-1, 1, 2)) # -1代表剩下的維度自動(dòng)計(jì)算

  # 畫(huà)多邊形
  mask = cv2.polylines(mask, [pts], True, (0, 255, 255))
  # 填充多邊形
  mask2 = cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255))
  cv2.imshow('mask', mask2)
  ROI = cv2.bitwise_and(mask2, img)
  cv2.imshow('ROI', ROI)

  
def main():
  global img, init_img, ROI
  img = cv2.imread('1.jpg')  
 
  # 圖像預(yù)處理，設(shè)置其大小  
  height, width = img.shape[:2]  
  size = (int(width * 0.3), int(height * 0.3)) 
  img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)  
  ROI = img.copy()
  cv2.namedWindow('src')
  cv2.setMouseCallback('src', on_mouse)  
  cv2.imshow('src', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == '__main__':
  main()

以上這篇python cv2截取不規(guī)則區(qū)域圖片實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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