python - 如何在彩色边框内提取图像区域?
问题描述
我正在尝试根据图像上彩色框的边框提取图像的分段区域(见下文)。
作为参考,我正在使用pdfplumber的im.draw_rect
函数从 PDF 中提取此图像,该函数需要 ImageMagick 和 Ghostscript。我到处寻找解决这个问题的方法,虽然 Mark Setchell 对Python: How to cut out a area with specific color from image (OpenCV, Numpy)问题的回答已经接近,但我遇到了一些意想不到的错误.
这是我到目前为止所尝试的:
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
impath = r'Path\to\drawn_p9_image.png'
im = Image.open(impath).convert('RGB')
na = np.array(im)
orig= na.copy()
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(3))
yellowY, yellowX = np.where(np.all(na==[247,213,83],axis=2))
top, bottom = yellowY[0], yellowY[-1]
但是当我运行最后一行时,我收到了这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
所以 NumPy 数组实际上并没有捕获它应该捕获的数据。当我检查 NumPy 数组时,它输出如下:
>>> na
array([[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],
[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],
[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],
...,
[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],
[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]],
[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255]]], dtype=uint8)
我不确定为什么这种方法不起作用,并且正在寻找有关如何解决它的一些指导。如果可以提供更简单的解决方案,我可以在最终裁剪的图像中看到黄色边界。
解决方案
正如马克在评论中已经指出的那样,黄色矩形没有[247, 213, 83]
. 例如,ImageJ[255, 255, 0]
返回纯黄色。因此,使用此值可能已经有所帮助。
然而,为了克服关于确定 RGB 值的不确定性,可能还会因平台、软件等而变化,我建议使用HSV 颜色空间的颜色阈值,这也适用于 Pillow,参见。模式。
您只需要注意适当的值范围:例如,色调通道的值在[0 ... 360]
(degree) 范围内,这些值被映射到一个完整的 8 位无符号整数,即[0 ... 255]
. [0 ... 100]
同样,饱和度和值从(percent)映射到[0 ... 255]
。
剩下的就是找到合适的色调、饱和度和值范围(例如,使用一些HSV 颜色选择器),以及 NumPy 的布尔数组索引来掩盖给定图像中的黄色区域。
对于最终的裁剪,您可以添加一些额外的边框来摆脱黄色边框本身。
最后,这里有一些代码:
import numpy as np
from PIL import Image
# Convert degree range (0 - 360) to uint8 value range (0 - 255)
def deg_to_uint8(deg):
return deg / 360 * 255
# Convert percentage range (0 - 100) to uint8 value range (0 - 255)
def perc_to_uint8(perc):
return perc / 100 * 255
# Open image, and convert to HSV color space for NumPy slicing
img = Image.open('MDRBG.png')
hsv = np.array(img.convert('HSV'))
# Masking color-ish area via NumPy slicing using upper and/or lower
# bounds for hue, saturation, and value
box = hsv[..., 0] > deg_to_uint8(55) # Hue > 55°
box &= hsv[..., 0] < deg_to_uint8(65) # Hue < 65°
box &= hsv[..., 1] > perc_to_uint8(80) # Saturation > 80%
box &= hsv[..., 2] > perc_to_uint8(80) # Value > 80%
# Find x, y coordinates of masked area; extract first and last elements
xy = np.argwhere(box)
t, b = xy[[0, -1], 0]
l, r = xy[[0, -1], 1]
# For better cropping, maybe add some additional border
bl, bt, br, bb = (3, 3, 3, 3)
# Actual cropping of the image
crop = img.crop((l + bl, t + bt, r - br, b - bb))
crop.save('crop.png')
而且,这就是输出:
----------------------------------------
System information
----------------------------------------
Platform: Windows-10-10.0.16299-SP0
Python: 3.9.1
NumPy: 1.20.2
Pillow: 8.1.2
----------------------------------------
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