運行平臺： WindowsPython版本： Python3.xIDE： Spyder今天我們想實現的功能是對單個目標圖片的提取如圖所示：

圖片讀取

###############頭文件import matplotlib.pyplot as pltimport osimport cv2import numpy as npfrom PIL import Image#from skimage import ioimport randomfrom PIL import Image

首先要完成圖片的讀取，通過cv2.imshow顯示``

img = cv2.imread('1_3img.png')############圖片讀取#cv2.imshow(’picture’, img) #cv2.waitKey(0)pictue_size=img.shapepicture_height=pictue_size[0]picture_width=pictue_size[1]

邊界提取

################灰度化，以及二值化gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv2.threshold(gray,1,255,cv2.THRESH_BINARY) ##################################################邊界提取，contours包含邊界值的坐標contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

邊界提取采用cv2.findContours，在進行邊緣提取的時候要把圖像處理為二值圖像，這里要說明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours輸出的值不同，有兩個有三個，我們這個opencv版本輸出為兩個。coontours為所有邊界點的集合，是一個list，我們圖中有三個區域，所以len（list）=3，每一個list里包含邊界值數據。

圖片提取

img2=[0 for i in range(len(contours))]print(len(contours))for i in range(len(contours)): img2[i]=cv2.imread('./blackboard/test.jpg')############黑色底板圖片讀取 print(img2[i].shape)# cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,0,255),3) #########畫邊界 ###############全圖片遍歷找到相應的在輪廓之內的點 for a in range(picture_height): for b in range(picture_width): #############################################辨別是否在輪廓內是定義為1，不是定義為-1 result = cv2.pointPolygonTest(contours[i], (a,b), False) if result>0:img2[i][b,a]=100 ##############下面填寫保存代碼 scipy.misc.imsave(’picture’+str(i)+’.jpg’,img2[i])

我們先讀取一個黑色底版圖片，里面所有的值為0，通過cv2.pointPolygonTest函數來分析像素點的位置是否在邊界區域內，是返回1，不是返回-1，是的點我們賦值為100，并保存，最后得到我們想要的圖片啦

到此這篇關于python用opencv完成圖像分割并進行目標物的提取的文章就介紹到這了,更多相關python opencv圖像分割并提取內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！