图像分割任务中,已经得到图像中一个子图像的边缘坐标,想实现根据边缘坐标将图片分割成两个部分,一部份是原图像,一部分是边缘坐标围起来的子图像代码思路
时间: 2023-09-19 11:09:03 浏览: 46
可以采用以下的代码思路:
1. 首先读取原始图像,将其转换为numpy数组形式。
2. 利用边缘坐标生成一个掩膜(mask),将子图像区域的像素值设为1,其余像素值设为0。
3. 将原始图像与掩膜进行逐元素相乘,得到的结果即为子图像部分的像素值。
4. 将掩膜取反,得到的掩膜即为原始图像部分的像素值。
5. 将子图像和原始图像部分合并,即可得到分割后的图像。
具体代码实现如下:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 读取原始图像
img = Image.open("image.jpg")
img_arr = np.array(img)
# 边缘坐标生成掩膜
mask = np.zeros_like(img_arr[:,:,0])
x, y = edge_coords # edge_coords为已知的边缘坐标
mask[y,x] = 1
mask = np.transpose(np.tile(mask, (3, 1, 1)), (1, 2, 0))
# 分割图像
sub_img = img_arr * mask
orig_img = img_arr * (1 - mask)
seg_img = sub_img + orig_img
# 显示分割后的图像
Image.fromarray(seg_img.astype(np.uint8)).show()
```
相关问题
已经得到图像中一个子图像的边缘坐标,想实现根据边缘坐标将图片分割成两个部分,一部份是原图像,一部分是边缘坐标围起来的子图像代码思路
可以使用 OpenCV 库中的 grabCut() 函数来实现根据边缘坐标将图片分割成两个部分的功能。具体代码思路如下:
1. 读入原始图像和边缘坐标信息。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入原始图像和边缘坐标信息
img = cv2.imread('image.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
rect = (xmin, ymin, xmax-xmin, ymax-ymin)
```
2. 使用 grabCut() 函数对图像进行分割,得到前景掩码。
```python
# 使用 grabCut() 函数进行分割,得到前景掩码
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
```
3. 根据前景掩码将原始图像分割成两个部分。
```python
# 根据前景掩码将原始图像分割成两个部分
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
img_fg = img * mask2[:, :, np.newaxis]
img_bg = img * (1 - mask2[:, :, np.newaxis])
```
其中,img_fg 为边缘坐标围起来的子图像,img_bg 为原始图像减去子图像后的剩余部分。
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入原始图像和边缘坐标信息
img = cv2.imread('image.jpg')
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
rect = (xmin, ymin, xmax-xmin, ymax-ymin)
# 使用 grabCut() 函数进行分割,得到前景掩码
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
# 根据前景掩码将原始图像分割成两个部分
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
img_fg = img * mask2[:, :, np.newaxis]
img_bg = img * (1 - mask2[:, :, np.newaxis])
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Foreground Image', img_fg)
cv2.imshow('Background Image', img_bg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
已经得到图像中一个物体的边缘点坐标,想根据这些坐标将这个物体裁剪出来代码思路
可以使用OpenCV库中的函数cv2.boundingRect()和cv2.rectangle()来实现裁剪。
1.首先,根据得到的边缘点坐标,使用cv2.minAreaRect()函数得到这些点的最小矩形边界框。
2.然后,使用cv2.boundingRect()函数得到最小矩形边界框的左上角坐标和宽高。
3.最后,利用得到的左上角坐标和宽高将原始图像进行裁剪。
代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 得到边缘点坐标(假设已经得到)
contour = [(100, 100), (200, 100), (200, 200), (100, 200)]
# 得到最小矩形边界框
rect = cv2.minAreaRect(contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 得到最小矩形边界框的左上角坐标和宽高
x, y, w, h = cv2.boundingRect(box)
# 裁剪图像
crop_img = img[y:y+h, x:x+w]
# 显示结果
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('crop', crop_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
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