python 缺口轮廓补全

为了进行缺口轮廓补全，我们可以使用OpenCV和NumPy库中的函数。下面是一个简单的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行二值化处理。

ret, thresh = cv2.threshold(gray,0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

3. 查找图像中的轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 找到最大的轮廓并获取其边界框。

max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

5. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

6. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

7. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

8. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

9. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

10. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

11. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

12. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

13. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

14. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

15. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

16. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

17. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

18. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

19. 计算缺口的位置和大小。

gap_x = x + w
gap_y = y + h
gap_w = int(w / 2)
gap_h = int(h / 2)

20. 创建一个掩膜并将其应用于图像。

mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
mask[gap_y:gap_y + gap_h, gap_x:gap_x + gap_w] = 255
img_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)