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python - 如何使用opencv填充整个内部轮廓

问题描述

在下图中，我试图用名称“jupiter”涂黑内部设计带

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我想要的结果如下

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我尝试过使用 RETR_EXTERNAL ，然后使用 fillPoly ，但它只会使二进制图像的“白色”部分（波段）变黑，而不是完全按照我的意愿。

我需要如何即兴发挥才能让它完全变黑？

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标签： pythonopencvimage-processing

解决方案

您可以使用遮罩技术来完成您的工作。这是我的代码：

import cv2
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
%matplotlib inline

#-----------------------------------------------------------------------------------
I = cv2.imread('E:\\Mukul\\others\\stof.png') #input image
#I.shape

I_cnt = np.where(I[:,:,2] == 255) #location of your bounding box region
I_mask = np.zeros_like(I[:,:,2])  # mask for the input image

I_mask[list(I_cnt[0]), list(I_cnt[1])] = 255
plt.imshow(I_mask, cmap = 'gray')

边界框区域

I_cnt1, _ = cv2.findContours(I_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
np.array(I_cnt1).shape # (1, 1420, 1, 2)


cv2.fillConvexPoly(I_mask, I_cnt1[0], 255)
plt.imshow(I_mask,cmap = 'gray')

蒙版边界框

由于我们希望我们的边界框区域是黑色的，我们将使用反转我们的图像cv2.bitwise_not()，然后使用它cv2.bitwise_and()来获得所需的输出图像。

I_mask1 = cv2.bitwise_not(I_mask) 
out = cv2.bitwise_and(I_mask1, I[:,:,2])
plt.imshow(out,cmap = 'gray')

输出图像

I_cnt[0]我们可以直接将(包含 x 坐标的数组) 和I_cnt[1](包含 y 坐标的数组)转换为数组，而不是使用上面的行来查找可用于填充区域的二进制掩码的轮廓(x,y) 坐标使用以下代码：

temp_list = []
for a, b in zip(I_cnt[0], I_cnt[1]):
     temp_list.append([a, b])
ctr = np.array(temp_list).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)

I_mask2 = np.zeros_like(I[:,:,2])
I_mask2[list(I_cnt[0]), list(I_cnt[1])] = 255
plt.imshow(I_mask2, cmap = 'gray')


cv2.fillConvexPoly(I_mask1, ctr, 255)
plt.imshow(I_mask2,cmap = 'gray')

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