从python中的前景图像中提取随机补丁

Question

我正在使用python代码将前景与背景图像分开https://stackoverflow.com/a/31627979/3490988。

鉴于此输入图片：

运行此代码：

def get_holes(image, thresh):
  gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  im_bw = cv.threshold(gray, thresh, 255, cv.THRESH_BINARY)[1]
  im_bw_inv = cv.bitwise_not(im_bw)

  contour, _ = cv.findContours(im_bw_inv, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  for cnt in contour:
     cv.drawContours(im_bw_inv, [cnt], 0, 255, -1)

  nt = cv.bitwise_not(im_bw)
  im_bw_inv = cv.bitwise_or(im_bw_inv, nt)
  return im_bw_inv 

def remove_background(image, thresh, scale_factor=.25, kernel_range=range(1, 15), border=None):
  border = border or kernel_range[-1]

  holes = get_holes(image, thresh)
  small = cv.resize(holes, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor)
  bordered = cv.copyMakeBorder(small, border, border, border, border, cv.BORDER_CONSTANT)

  for i in kernel_range:
      kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (2*i+1, 2*i+1))
      bordered = cv.morphologyEx(bordered, cv.MORPH_CLOSE, kernel)

  unbordered = bordered[border: -border, border: -border]
  mask = cv.resize(unbordered, (image.shape[1], image.shape[0]))
  fg = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask)
  return fg

img = cv.imread('koAl2.jpg')
nb_img = remove_background(img, 230)

将生成此图片：

在上图中，如何从前景有效地提取10000个大小为64x64的随机色块（可能重叠），使每个色块中至多10％的像素为黑色？

Answer 1

1. 使用numpy.random.randint在图像网格中生成随机像素坐标。让它成为64x64补丁的左下角。找到右上角坐标。注意：请小心调整numpy.random.randint中的限制，以使补丁的右上角保留在图像内。

2. 使用numpy切片提取补丁：img [y1：y2，x1：x2]

3. 64x64的10％是约。 410.使用numpy之类的numpy.count_nonzero()函数之一来计算非零元素的数量（零的数量是64 * 64 - 非零）并检查零的数量是否更大或小于410：如果它大于410，则黑色占据10％以上的像素，如果小于410则黑色占据不到10％。