如何在图像分割mask图上画出目标检测框

可以使用 OpenCV 中的 rectangle 函数，在 mask 图上绘制矩形框。具体操作如下：

1. 对原始图像进行目标检测，获取物体轮廓信息。

2. 根据物体轮廓信息，生成对应的 mask 图。

3. 在 mask 图上使用 cv::rectangle 函数，绘制目标检测框。

示例代码如下：

// 假设已经获取到原始图像和mask图像
// 其中mask图像已经和原始图像尺寸相同，只包含目标物体的像素点

cv::Mat output = original_img.clone(); // 备份一份原始图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(mask, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 获取物体轮廓信息

for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
    cv::Rect rect = cv::boundingRect(contours[i]); // 获取矩形框
    cv::rectangle(output, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 绘制矩形框
}

cv::imshow("Output", output); // 显示结果图像

这样，就可以在 mask 图上画出目标检测框了。

相关问题

目标检测图像分割 目标检测图像分割 综述

目标检测和图像分割是计算机视觉领域中两个重要的任务，用于从图像中识别和定位感兴趣的目标。下面是对目标检测和图像分割的综述：

目标检测：
目标检测是指在图像或视频中确定目标的位置和类别。它可以被视为一个分类问题，其中需要确定每个目标的类别，并使用边界框来定位目标。目标检测可以分为两个主要类型：基于区域的方法和基于锚点的方法。

1. 基于区域的方法：这些方法首先生成一组候选区域，然后对每个区域进行分类和定位。常见的基于区域的方法包括滑动窗口、选择性搜索和区域卷积神经网络（R-CNN）等。

2. 基于锚点的方法：这些方法通过在图像上定义一组预定义的锚点框，然后使用分类器来确定每个锚点框内是否存在目标，并对目标进行定位。常见的基于锚点的方法包括YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

图像分割：
图像分割是将图像划分为不同的区域或像素集合，每个区域或像素集合代表一个具有相似属性的目标或物体。图像分割可以分为两个主要类型：语义分割和实例分割。

1. 语义分割：这种分割方法旨在将图像中的每个像素分配给特定的类别，例如人、车、树等。它提供了对图像中不同区域的语义理解。常见的语义分割方法包括FCN（Fully Convolutional Network）和U-Net等。

2. 实例分割：这种分割方法不仅要对图像进行语义分割，还要将同一类别的不同实例区分开来。实例分割可以提供对图像中每个目标的精确定位和分割。常见的实例分割方法包括Mask R-CNN和Panoptic Segmentation等。

mask transformer图像分割

对于图像分割任务，可以使用Mask R-CNN模型，它是一种基于Transformer的目标检测和分割模型。Mask R-CNN结合了Faster R-CNN和FCN（全卷积网络）的思想，可以同时进行目标检测和像素级分割。

在Mask R-CNN中，首先使用一个骨干网络（如ResNet）提取图像特征。然后，通过ROI Align操作，选择候选区域进行目标检测。在目标检测的基础上，再通过一个Mask Head网络生成每个候选区域的分割掩码。

Transformer在Mask R-CNN中的应用主要体现在两个方面：
1. 候选区域的特征提取：传统的目标检测模型使用RPN（Region Proposal Network）生成候选区域，而Mask R-CNN中使用Transformer来提取候选区域的特征，使得特征提取更加精确。
2. 分割掩码的生成：传统的分割模型使用FCN来生成像素级的分割掩码，而Mask R-CNN中使用Transformer来生成每个候选区域的分割掩码，提高了分割的准确性。

通过以上的步骤，Mask R-CNN能够实现对图像中目标的准确检测和像素级的分割。