Question

我在OpenCV中定义并填充了一组轮廓，并且我尝试将其用作掩码来查找每个ROI中的平均强度。我以为我可以使用带有定义掩码的cv2.mean函数来完成此操作。我的代码是（im2是从文件中读取的图像）：

msk = np.zeros(im2.shape, np.uint8)
cv2.bilateralFilter(im2, 5, 200, 5)
im2 = cv2.GaussianBlur(im2,(5,5),0
binImg = cv2.adaptiveThreshold(im2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 55, -5)
contours, heir = cv2.findContours(binImg, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(msk, contours, -1, 255, -1)
print len(contours)
print cv2.mean(im2, mask = msk)

返回：

3361
(155.88012076286788, 0.0, 0.0, 0.0)

我认为每个轮廓会得到一个平均强度，但它看起来像每个通道的整体平均强度（图像是灰度）。我的期望不正确，还是我的代码不正确？

Answer 1

为了跟进这个（并将其关闭），我确实通过迭代轮廓并使用轮廓作为原始图像的遮罩来解决它。代码是：

msk = np.zeros(im2.shape, np.uint8)
cv2.bilateralFilter(im2, 5, 200, 5)
im2 = cv2.GaussianBlur(im2,(5,5),0)
binImg = cv2.adaptiveThreshold(im2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 55, -5)
contours, heir = cv2.findContours(binImg, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(msk, contours, -1, 255, -1)
for cnt in contours:
    res = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    (x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
    ctr = (int(x), int(y))
    rad = int(radius)
    circ = cv2.circle(res, ctr, rad,1,-1)
    print "Area: " + str(cv2.contourArea(cnt)), "Mean: " + str(float(cv2.meanStdDev(img, mask=res)[0]))

应该注意的是，我使用meanStdDev（我做了一些编辑并想要返回Std Dev），而不是mean，但要么应该用于寻找方法。目前还不清楚为什么mean似乎在原始示例中的灰度图像上返回4个结果（对于4个通道？）。

OpenCv均值返回4元素元组

1 个答案: