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python - 如何使用查找轮廓打开 cv 来增加边界框的大小？

问题描述

我已经使用 MSER 方法为文本区域准备了边界框。我只能为一个边界框增加框大小。问题是我想使用查找轮廓方法增加所有预测边界框的大小。在这里我将附上我的代码。

import cv2
import numpy as np

mser = cv2.MSER_create()
img = cv2.imread("C:/Users/Mani/Desktop/img/87.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
vis = img.copy()

coordinates, bboxes = mser.detectRegions(gray)


for bbox in bboxes:
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cx = x + w//2
cy = y + h//2
cr = max(w,h)//2

dr = 10
idx=0
for i in bbox:
    idx+=1
    r = cr + i*dr
    cv2.rectangle(vis,(cx-r,cy-r),(cx+r,cy+r),(0,255,0),2)
    croped =img[cy-r:cy+r,cx-r:cx+r]
    cv2.imshow("croped{}".format(i), croped)

标签： pythonopencvdeep-learning

解决方案

你总是挑最后一个bboxes。要处理它们，您可以将裁剪代码添加到第一个 for 循环：

dr = 10
idx=0

for bbox in bboxes:
    x, y, w, h = bbox
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cx = x + w//2
    cy = y + h//2
    cr = max(w,h)//2

    idx+=1
    r = cr + i*dr
    cv2.rectangle(vis,(cx-r,cy-r),(cx+r,cy+r),(0,255,0),2)
    croped =img[cy-r:cy+r,cx-r:cx+r]
    cv2.imshow("croped{}".format(i), croped)

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