使图像的某个区域的像素为空白或用任何颜色填充该区域

Question

我以为我可以自己做！

所以，我一直在研究我的一个项目，我需要在图像中找到一个/多个对象（目前，我正在使用简单的模板匹配）。

当找到一个物体时，我想删除该区域的像素并使该区域透明或用任何颜色填充。

例如，我有这张图片（我想找到the coke bottle cane）： -

运行对象检测脚本后，我有： -

您可以在红色矩形内看到匹配的对象！

现在，我要做的是删除这个矩形区域并使其透明或用任何颜色填充它！

我尝试了很多东西，仍在努力，但没有运气。这是我到目前为止所做的：

import numpy as np
import argparse
import imutils
import glob
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt


ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-t", "--template", required=True, help="Path to template image")
ap.add_argument("-i", "--images", required=True,
    help="Path to images where template will be matched")
ap.add_argument("-v", "--visualize",
    help="Flag indicating whether or not to visualize each iteration")
args = vars(ap.parse_args())

def match_and_count(template, image):
    img_rgb = cv2.imread(image)
    img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    template = cv2.imread(template,0)
    w, h = template.shape[::-1]

    res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.8
    loc = np.where( res >= threshold)

    f = set()
    sensitivity = 100

    for pt in zip(*loc[::-1]):
        cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
        # I want to make each rectangle transparent here
        f.add((round(pt[0]/sensitivity), round(pt[1]/sensitivity)))

    cv2.imwrite('multiple_objects.jpg',img_rgb)

    print("Occurence of Object: %s" % len(f))

match_and_count(args["template"], args["images"])

如果有人可以给出提示或一段代码，那也是一样的。我很高兴，谢谢你。

Answer 1

您可以使用numpy切片语法裁剪框，然后只需将其替换为新颜色：

replacement_color = np.array([20, 125, 89]) # any random color

for pt in zip(*loc[::-1]):
     # cv2.rectangle(...)
     img[pt[1]:pt[1] + h, pt[0]:pt[0]+w] = replacement_color

或者，您也可以使用cv2.rectangle API获得与以下相同的结果：

replacement_color = np.array([20, 125, 89]) # any random color

for pt in zip(*loc[::-1]):
     cv2.rectangle(img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), replacement_color, -1)

您只需将line_width参数传递为-1。