Question

我想在python3中编写一个代码，用于检测图像中的对象形状。
我想从给定图像中的对象中选择一个像素并找到邻居像素。
如果它们具有相同的RGB值，则意味着它们是对象的一部分。

当相邻像素以与原始像素的可调差异来改变RGB值时，算法应该停止搜索邻居。我认为除非背景和物体具有相同的颜色，否则这将起作用。

我找到了一种方法将相同颜色的像素放在一个矩形中，但这对我没有帮助。我想只保存对象的形状并将其放在不同的图像中。

例如，

如果我想从对象的中间开始算法，那就试试吧   说一个带有白色背景的黑色表，算法会找到   在任何方向上具有相同颜色的像素。

当邻居像素   RGB值将在一个方向上变化超过30个单位   算法将停止朝那个方向前进，并将开始进入   另一个方向，直到我有桌子的形状。

我在另一篇文章中找到了一个代码，帮助我使用PIL确定具有共享值的像素区域

谢谢！

from collections import defaultdict
from PIL import Image, ImageDraw


def connected_components(edges):
"""
Given a graph represented by edges (i.e. pairs of nodes), generate its
connected components as sets of nodes.

Time complexity is linear with respect to the number of edges.
"""
neighbors = defaultdict(set)
for a, b in edges:
    neighbors[a].add(b)
    neighbors[b].add(a)
seen = set()
def component(node, neighbors=neighbors, seen=seen, see=seen.add):
    unseen = set([node])
    next_unseen = unseen.pop
    while unseen:
        node = next_unseen()
        see(node)
        unseen |= neighbors[node] - seen
        yield node
return (set(component(node)) for node in neighbors if node not in seen)


def matching_pixels(image, test):
"""
Generate all pixel coordinates where pixel satisfies test.
"""
  width, height = image.size
  pixels = image.load()
  for x in xrange(width):
    for y in xrange(height):
        if test(pixels[x, y]):
            yield x, y


def make_edges(coordinates):
"""
Generate all pairs of neighboring pixel coordinates.
"""
  coordinates = set(coordinates)
  for x, y in coordinates:
      if (x - 1, y - 1) in coordinates:
          yield (x, y), (x - 1, y - 1)
      if (x, y - 1) in coordinates:
          yield (x, y), (x, y - 1)
      if (x + 1, y - 1) in coordinates:
        yield (x, y), (x + 1, y - 1)
      if (x - 1, y) in coordinates:
        yield (x, y), (x - 1, y)
      yield (x, y), (x, y)


def boundingbox(coordinates):
"""
Return the bounding box of all coordinates.
"""
  xs, ys = zip(*coordinates)
  return min(xs), min(ys), max(xs), max(ys)


def disjoint_areas(image, test):
"""
Return the bounding boxes of all non-consecutive areas
who's pixels satisfy test.
"""
  for each in connected_components(make_edges(matching_pixels(image, test))):
    yield boundingbox(each)


def is_black_enough(pixel):
  r, g, b = pixel
  return r < 10 and g < 10 and b < 10


if __name__ == '__main__':

  image = Image.open('some_image.jpg')
  draw = ImageDraw.Draw(image)
  for rect in disjoint_areas(image, is_black_enough):
      draw.rectangle(rect, outline=(255, 0, 0))
  image.show()

Answer 1

尝试使用Python的opencv。使用opencv，您可以进行高级图像分析，并且有许多教程可以使用它。 http://www.pyimagesearch.com/2014/04/21/building-pokedex-python-finding-game-boy-screen-step-4-6/

如何使用python3从图像中检测物体形状？

1 个答案: