我有一个带有不透明徽标的视频,我的目标是识别静止的图像区域并将其提取。
这是我的代码:
import cv2
import numpy as np
import imutils
c = cv2.VideoCapture('sky.mp4')
_,f = c.read()
avg2 = np.float32(f)
while(1):
_,f = c.read()
cv2.accumulateWeighted(f,avg2,0.005)
#cv2.accumulateWeighted(f,avg2,0.01)
res2 = cv2.convertScaleAbs(avg2)
# load the query image, compute the ratio of the old height
# to the new height, clone it, and resize it
ratio = res2.shape[0] / 300.0
orig = res2.copy()
res2 = imutils.resize(res2, height = 600)
# convert the image to grayscale, blur it, and find edges
# in the image
gray = cv2.cvtColor(res2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.bilateralFilter(gray, 11, 17, 17)
edged = cv2.Canny(gray, 30, 200)
cv2.imshow('img',f)
cv2.imshow('avg2',edged)
k = cv2.waitKey(20)
if k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
c.release()
经过一段时间后,cv2.accumulateWeighted函数可以清楚地标识出大部分仍保留在框架上的零件。 原始框部分:
如何为整个平均边缘部分创建蒙版,对其进行裁剪并将其保存在单独的图像中?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用cv2.findContours()
进行连接的组件分析。然后使用cv2.boundingRect()
获取边界框。然后,您可以使用Numpy切片使用img[r1:r2, c1:c2]
裁剪图像。