Python OpenCV - 自定义掩码

Question

我在这里有一个image。黄线内的区域是我感兴趣的区域，如此image所示，这也是我的目标之一。这是我的计划/步骤：

1. 降噪，滤色，遮蔽和Canny边缘（DONE）
2. 边缘坐标（DONE）
3. 为example
选择某些顶点的坐标
4. 使用这些顶点的坐标绘制多边形

以下是代码：

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

frame = cv2.imread('realtest.jpg')

denoisedFrame = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(frame, None, 10, 10, 7, 21)

HSVframe = cv2.cvtColor(denoisedFrame, cv2.COLOR_BGR2HSV) 

lower_yellowColor = np.array([15,105,105]) 
upper_yellowColor = np.array([25,255,255])

whiteMask = cv2.inRange(HSVframe, lower_yellowColor, upper_yellowColor) 
maskedFrame = cv2.bitwise_and(denoisedFrame, denoisedFrame, mask=whiteMask)

grayFrame = cv2.cvtColor(maskedFrame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gaussBlurFrame = cv2.GaussianBlur(grayFrame, (5,5), 0)
edgedFrame = cv2.Canny(grayFrame, 100, 200)

#Coordinates of each white pixels that make up the edges
ans = []

for y in range(0, edgedFrame.shape[0]):
    for x in range(0, edgedFrame.shape[1]):
        if edgedFrame[y, x] != 0:
            ans = ans + [[x, y]]

ans = np.array(ans)

#print(ans.shape)
#print(ans[0:100, :])


cv2.imshow("edged", edgedFrame)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如您所见，我已成功完成步骤编号（2）以获取构成边缘的每个白色像素的坐标。然而，对于下一步，步骤编号（3），我被卡住了。我尝试过编码here，但收到的错误是“ValueError：解压缩的值太多（预期2）”。

请帮助教我找到合适的顶点，以构建尽可能接近黄线的多边形。

Answer 1

我已将答案分成两部分

第1部分： 找到构建多边形的好顶点

包含边缘的图像周围所需的顶点可以使用OpenCV内置的cv2.findContours()函数完成。它返回带有轮廓，轮廓顶点和轮廓层次结构的图像。

可以通过两种方式找到轮廓的顶点：

• cv2.CHAIN_APPROX_NONE绘制 ALL 每个轮廓上的坐标（边界点）

• cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE绘制 ONLY 每个轮廓上最必要的坐标。它并不存储所有点。只存储最能代表轮廓的最需要的坐标。

在您的情况下，可以选择选项2。找到边缘后，您可以执行以下操作：

image, contours, hier = cv2.findContours(edgedFrame, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

contours包含图像edgedFrame

中每个轮廓的顶点

第2部分： 构建多边形

Opencv还有一个内置函数cv2.convexHull()找到这些点后，您可以使用cv2.drawContours()绘制它们。

for cnt in contours:
    hull = cv2.convexHull(cnt)
    cv2.drawContours(frame, [hull], -1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("Polygon", frame)

通过在创建遮罩时进行更多预处理，可以获得所需边缘的更好近似值