Python Open CV - 获取region的坐标

Question

我是图像处理（和openCV）的初学者。将分水岭算法应用于图像后，获得的输出就是这样 -

是否可以将区域的坐标分割出去？

使用的代码就是这个（如果你想看一下） -

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# noise removal
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)

# sure background area
sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3)

# Finding sure foreground area
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.cv.CV_DIST_L2,5)
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)

# Finding unknown region
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)

# Marker labelling
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# Add one to all labels so that sure background is not 0, but 1
markers = markers+1

# Now, mark the region of unknown with zero
markers[unknown==255] = 0

markers = cv2.watershed(img,markers)
img[markers == -1] = [255,0,0]

plt.imshow(img)
plt.show()

是否有任何功能或算法来提取分离出来的彩色区域的坐标？非常感谢任何帮助！

Answer 1

这一行之后：

markers = cv2.watershed(img,markers)

markers将是一个所有区域都被分割的图像，每个区域中的像素值将是一个大于0的整数（标签）。背景有标签0，边界有标签-1

您已知道ret返回的connectedComponents标签数量。

您需要一个数据结构来包含每个区域的点。例如，每个区域的点将以点阵列的形式出现。你需要几个（对于每个区域），所以另一个数组。

所以，如果你想找到每个区域的像素，你可以这样做：

1）扫描图像并将点附加到点阵列数组，其中每个点阵列将包含相同区域的点

// Pseudocode

"labels" is an array of an array of points
initialize labels size to "ret", the length of each array of points is 0.

for r = 1 : markers.rows
    for c = 1 : markers.cols
        value = markers(r,c) 
        if(value > 0)
            labels{value-1}.append(Point(c,r)) // r = y, c = x
        end
    end
end

2）为每个标签值生成一个遮罩，并收集遮罩中的点

// Pseudocode

"labels" is an array of an array of points
initialize labels size to "ret", the length of each array of points is 0.

for value = 1 : ret-1
    mask = (markers == value)
    labels{value-1} = all points in the mask // You can use cv::boxPoints(...) for this
end

第一种方法可能要快得多，第二种方法更容易实施。对不起，但我不能给你Python代码（C ++会好得多：D），但你应该找到自己的出路。

希望有所帮助