python

Question

目前我正在处理一个图像处理项目，我需要将图像分成几个部分，然后在每个部分上应用水印。

我编写了一个代码，通过屏蔽将图像分割成段。您可以找到代码here。现在我想在每个细分上实现水印。可以找到水印教程here。

我该怎么做？ 请帮助我，因为我是OpenCV和Python的新手。 请随时询问解决此问题所需的任何进一步信息。

谢谢！

修改

我正在为您的推断添加一些代码： `

segment= 'segment storing location'
image = cv2.imread(image path)
segments = slic(img_as_float(image),compactness= 100.0, n_segments = 10, sigma = 5)    #segmentation of image
row, col, _ = image.shape
for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)):
    # construct a mask for the segment
    print "[x] inspecting segment %d" % (i)
    mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype = "uint8")
    mask[segments == segVal] = 255 #masking image with different mask to create unique segments
    bb= (cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask) )
    cv2.imwrite(segment + str(i) + ".png",bb) #save image segments created

`

现在保存片段之后，我需要通过一个接一个地调用它们来为每个片段添加水印。这是加水印的代码：

import numpy as np
import cv2
import os
wk= 'D:\\watermark\\wm.png'
input_im= 'D:\\watermark\\input\\image_01.jpg'
op= 'D:\\watermark\\output'
alpha = 0.25
watermark = cv2.imread(wk, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
(wH, wW) = watermark.shape[:2]
image = cv2.imread(input_im)
(h, w) = image.shape[:2]
image = np.dstack([image, np.ones((h, w), dtype="uint8") * 255])
overlay = np.zeros((h, w, 4), dtype="uint8")
overlay[h - wH - 500:h - 500, w - wW - 500:w - 500] = watermark #This is the line where we can set the watermark's coordinates
output = image.copy()
cv2.addWeighted(overlay,alpha, output, 1.0, 0, output)
filename = input_im[input_im.rfind(os.path.sep) + 1:]
p = os.path.sep.join((op, filename))
cv2.imwrite(p, output)

     现在，我如何提取该段的坐标以便为其添加水印？

修改

这是我在行

时得到的

`cv2.circle(im, (cX, cY), 7, (255, 255, 255), -1)
 cv2.putText(im, "center", (cX - 20, cY - 20),
 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2`

保持在循环之外：

这就是我在循环中执行时得到的结果：

Answer 1

您需要找到图像的计数（我已下载您的段图像以尝试此操作），然后计算轮廓的中心。 要查找轮廓，您需要将图像转换为灰度和阈值，将全黑像素（黑色背景）与非黑像素（您的线段）分开。

查找细分中心

我所做的唯一假设是您的细分的像素值不同于0（总黑色）。这个假设可能无效，但是，由于你正在处理自然景观的照片（比如你发布的照片​​），这应该不是问题。

随时询问更多详情。

import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread('try.png')
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray,1,255,0)  # Threshold to highlight non black pixels
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
  # compute the center of the contour
  M = cv2.moments(c)
  cX = int(M["m10"] / M["m00"])
  cY = int(M["m01"] / M["m00"])

  # draw the contour and center of the shape on the image
  cv2.drawContours(im, [c], -1, (0, 255, 0), 2)
  cv2.circle(im, (cX, cY), 7, (255, 255, 255), -1)
  cv2.putText(im, "center", (cX - 20, cY - 20),
  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)

  # show the image
  cv2.imshow("Image", im)
  cv2.waitKey(0)

这就是我得到的：

放置水印

假设您有段区域中心的坐标。知道水印的大小，你可以转换它们坐标，找到图像的位置放置水印的左上角。在这个例子中，我假设它们是(x=10,y=10)。

我重复使用了您发布的最后一张图片（我没有画出轮廓，只是水印）。

import numpy as np 
import cv2 as cv

# Coordinates where to put the watermark (left upper corner)
cy = 10
cx = 10

# Reading the image
image = cv.imread("try.png")
(h,w) = image.shape[:2]
image = np.dstack([image, np.ones((h, w), dtype="uint8") * 255])

# Reading the watermark
watermark = cv.imread("watermark.png", cv.IMREAD_UNCHANGED)
(wH, wW) = watermark.shape[:2]
(B, G, R, A) = cv.split(watermark)
B = cv.bitwise_and(B, B, mask=A)
G = cv.bitwise_and(G, G, mask=A)
R = cv.bitwise_and(R, R, mask=A)
watermark = cv.merge([B, G, R, A])

# Creating the image's overlay with the watermark
overlay = np.zeros((h, w, 4), dtype="uint8")
overlay[cy:wH + cy, cx:wW + cx] = watermark

# Applying the overlay
output = image.copy()
cv.addWeighted(overlay, 0.4, output, 1.0, 0, output)

cv.imshow("out", output)
cv.waitKey()