opencv python 假设将图像分离为RGB三个通道 对每个通道进行递归迭代,如何找到矩形外框并得到相应的分割阈值

时间: 2023-11-27 10:52:31 浏览: 40
可以使用以下步骤找到每个通道的矩形外框并得到相应的分割阈值: 1. 将图像分离为RGB三个通道,可以使用OpenCV中的split函数。 2. 对于每个通道,使用递归函数来进行分割。在递归函数中,首先计算当前图像的直方图,并获取直方图中出现频率最高的像素值及其对应的像素数量。 3. 根据直方图中出现频率最高的像素值,使用threshold函数来将当前图像分割成两个部分。分别计算这两个部分的矩形外框。 4. 如果当前矩形外框的大小小于某个阈值,则停止递归,否则对每个矩形继续递归进行分割。 5. 在递归过程中,记录每个矩形外框的大小及对应的分割阈值。最终选择矩形外框最大的那个作为最终的分割结果。 下面是一个简单的示例代码,可以作为参考: ``` import cv2 import numpy as np def get_rect(img): h, w = img.shape[:2] mask = np.zeros((h+2, w+2), np.uint8) _, _, rect, _ = cv2.floodFill(img, mask, (0, 0), 255) return rect def get_threshold(img): hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) max_val = np.argmax(hist) _, thresh = cv2.threshold(img, max_val, 255, cv2.THRESH_BINARY) return get_rect(thresh), max_val def recursive_split(img): h, w = img.shape[:2] if h < 10 or w < 10: return None rects = [] thresholds = [] for i in range(3): channel = img[:,:,i] rect, threshold = get_threshold(channel) rects.append(rect) thresholds.append(threshold) max_rect = max(rects, key=lambda x: x[2]*x[3]) max_index = rects.index(max_rect) threshold = thresholds[max_index] _, max_thresh = cv2.threshold(img[:,:,max_index], threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY) sub_rects = [recursive_split(max_thresh[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]]) for rect in rects] return (max_thresh, rects[max_index], threshold, sub_rects) img = cv2.imread('test.jpg') result = recursive_split(img) cv2.imshow('result', result[0]) cv2.waitKey(0) ```

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