python cv2截取不规则区域图片实例
知识掌握
cv2.threshold()函数：
设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵，将灰度图像变换二值图像，或去除指定级别的噪声，或过滤掉过小或者过大的像素点。
Python:cv2.threshold(src,thresh,maxval,type[,dst])→retval,dst
在其中：
src：表示的是图片源
thresh：表示的是阈值（起始值）
maxval：表示的是最大值
type：表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）
importcv2
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()函数：
查找检测物体的轮廓
cv2.findContours(image,mode,method)
opencv2返回两个值：contours：hierarchy。
注:opencv3会返回三个值,分别是img,countours,hierarchy
在其中：
image：表示的是寻找轮廓的图像；
mode：表示的是轮廓的检索模式，有四种：
cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。
cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。
method：表示的是轮廓的近似办法
cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinlchain近似算法
importnumpyasnp
importcv2
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函数：
绘制多边形
cv2.polylines(img,pts,isClosed,color[,thickness[,lineType[,shift]]])
首先需要顶点坐标.将这些点转换为rowsx1x2形状的数组,其中rows是顶点数,它应该是int32类型。
importnumpyasnp
importcv2
#Createablackimage
img=np.zeros((200,200,3),np.uint8)
pts=np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]],np.int32)#每个点都是(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()
如果第三个参数为False，您将获得连接所有点的折线，而不是闭合形状。
cv2.polylines()可用于绘制多条线.只需创建要绘制的所有行的列表并将其传递给函数,所有线条都将单独绘制.绘制一组行比为每行调用cv2.line()要好得多，速度更快.
cv2.fillPoly)函数
可以用来填充任意形状的图型.可以用来绘制多边形,工作中也经常使用非常多个边来近似的画一条曲线.cv2.fillPoly()函数可以一次填充多个图型.
cv2.fillPoly(image,ppt,Scalar(255,255,255))
image：表示的是多边形将被画到image上
ppt：表示的是多边形的顶点集为ppt
Scalar：表示的是多边形的颜色定义为Scarlar(255,255,255)，即RGB的值为白色
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-bitwiseoperations
importnumpyasnp
importcv2
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)
如果一个给定的像素的值大于零，那么这个像素会被打开，如果它的值为零，它就会被关闭。按位功能在这些二进制条件下运行。
AND：当且仅当两个像素都大于零时，按位AND才为真。
OR：如果两个像素中的任何一个大于零，则按位“或”为真。
XOR异或功能：当且仅当两个像素中的任何一个大于零时，按位XOR才为真，但不是两者都是。当且仅当两个像素一个大于0一个小于0时才为真，其他都为false
NOT取反：倒置图像中的“开”和“关”像素。
#-*-coding:utf-8-*-
importcv2
importnumpyasnp
globalimg
globalpoint1,point2
lsPointsChoose=[]
tpPointsChoose=[]
pointsCount=0
count=0
pointsMax=5
lsPointsChoose=[]
tpPointsChoose=[]
pointsCount=0
count=0
pointsMax=5
defon_mouse(event,x,y,flags,param):
globalimg,point1,point2,count,pointsMax
globallsPointsChoose,tpPointsChoose#存入选择的点
globalpointsCount#对鼠标按下的点计数
globalinit_img,ROI_bymouse_flag
init_img=img.copy()#此行代码保证每次都重新再原图画避免画多了
ifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:#左键点击
pointsCount=pointsCount+1
#为了保存绘制的区域，画的点稍晚清零
if(pointsCount==pointsMax+1):
pointsCount=0
tpPointsChoose=[]
print('pointsCount:',pointsCount)
point1=(x,y)
print(x,y)
#画出点击的点
cv2.circle(init_img,point1,10,(0,255,0),5)
#将选取的点保存到list列表里
lsPointsChoose.append([x,y])#用于转化为darry提取多边形ROI
tpPointsChoose.append((x,y))#用于画点
#将鼠标选的点用直线链接起来
print(len(tpPointsChoose))
foriinrange(len(tpPointsChoose)-1):
cv2.line(init_img,tpPointsChoose[i],tpPointsChoose[i+1],(0,0,255),5)
#点击到pointMax时可以提取去绘图
if(pointsCount==pointsMax):
#绘制感兴趣区域
ROI_byMouse()
ROI_bymouse_flag=1
lsPointsChoose=[]
cv2.imshow('src',init_img)
#右键按下清除轨迹
ifevent==cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:#右键点击
print("right-mouse")
pointsCount=0
tpPointsChoose=[]
lsPointsChoose=[]
print(len(tpPointsChoose))
foriinrange(len(tpPointsChoose)-1):
print('i',i)
cv2.line(init_img,tpPointsChoose[i],tpPointsChoose[i+1],(0,0,255),5)
cv2.imshow('src',init_img)
defROI_byMouse():
globalsrc,ROI,ROI_flag,mask2
mask=np.zeros(img.shape,np.uint8)
pts=np.array([lsPointsChoose],np.int32)
pts=pts.reshape((-1,1,2))#-1代表剩下的维度自动计算
#画多边形
mask=cv2.polylines(mask,[pts],True,(0,255,255))
#填充多边形
mask2=cv2.fillPoly(mask,[pts],(255,255,255))
cv2.imshow('mask',mask2)
ROI=cv2.bitwise_and(mask2,img)
cv2.imshow('ROI',ROI)
defmain():
globalimg,init_img,ROI
img=cv2.imread('1.jpg')
#图像预处理，设置其大小
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()
以上这篇pythoncv2截取不规则区域图片实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。