我有一个奶牛场的图像。在图像中,有两个感兴趣的区域(ROI)。在每个ROI中,我都希望所有内容都是黑色的。
ROI的每个角的坐标为-
1= [0, 1440]
2= [0, 1087]
3= [977, 80]
4= [1925, 67]
5= [2560, 800]
6= [2560, 1440]
7= [1465, 1440]
8= [1455,60]
我正在使用以下代码掩盖红色区域,并使所有区域都从ROI中消失。
import cv2, numpy as np
original_frame = cv2.imread("original.jpg")
frame = original_frame.copy()
# pts - location of the corners of the roi
pts = np.array([[0, 1450], [0, 1087], [977, 80], [1925, 67], [2560, 800], [2560, 1440]])
(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(pts)
pts = pts - pts.min(axis=0)
mask = np.zeros(original_frame.shape, np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [pts], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA)
result = cv2.bitwise_and(original_frame, mask)
cv2.imwrite("out.jpg", result)
结果相当不错,但仍然覆盖了顶部的一些额外区域。
如果我尝试通过更改
遮盖蓝色区域pts = np.array([[1455,60], [1925, 67], [2560, 800], [2560, 1440],[1465, 1440] ])
有什么方法可以为蓝色的ROI获得正确的结果吗?
答案 0 :(得分:0)
我使整个过程变得复杂。有一个非常简单明了的答案。
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# create a polygons using all outer corners of the ROI
external_poly = np.array( [[[1458,1440],[0,1440],[0,0],[2560,0],[2560,740], [1940,60], [1453,60]]], dtype=np.int32 )
im = cv2.imread("original.png", 1)
cv2.fillPoly( im , external_poly, (0,0,0) )
cv2.imwrite("output.jpg", im)