image.open(size[, threshold[, mask=None]])
时间: 2023-11-12 17:07:47 浏览: 42
image.open() 是 OpenMV 中的一个图像处理函数,用于执行图像开操作。下面是该函数的参数说明:
- size: 开操作的尺寸大小,以像素为单位。它决定了用于腐蚀操作的结构元素的大小。通常情况下,结构元素的大小越大,腐蚀效果越明显。
- threshold (可选): 阈值参数,用于将图像转换为二值图像。默认情况下,它为None,表示不进行二值化处理。
- mask (可选): 遮罩图像,用于指定哪些像素会被处理。默认情况下,它为None,表示对整个图像执行开操作。
该函数的作用是对输入图像进行开操作,即先进行腐蚀操作,然后进行膨胀操作,最终得到一个去除小尺寸噪点的图像。
请注意,这个函数是 OpenMV 内部的函数,如果您想使用它,请确保您已经在 OpenMV 开发环境中进行了相关设置和安装。具体用法和示例可以参考 OpenMV 的官方文档或示例代码。
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def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})不用这个包了 解析mask掩码
如果你不再使用 `sv.Detections` 包,而是希望解析 `mask` 掩码,可以使用 OpenCV 库来完成。以下是修改后的代码示例,用于解析 `mask` 掩码并生成结果列表:
```python
import io
import base64
import json
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
def handler(context, event):
context.logger.info("Run yolo-v8-seg model")
data = event.body
buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"]))
threshold = float(data.get("threshold", 0.35))
context.user_data.model.conf = threshold
image = Image.open(buf)
yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0]
labels = yolo_results.names
detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results)
detections = detections[detections.confidence > threshold]
masks = detections.mask.astype(np.uint8)
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id
results = []
if masks.shape[0] > 0:
for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks):
# 将mask转换为轮廓
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
points = []
for point in contour:
x = point[0][0]
y = point[0][1]
points.append([x, y])
results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(label, "unknown"),
"points": points,
"type": "polygon"})
return context.Response(body=json.dumps(results), headers={},
content_type='application/json', status_code=200)
```
在这个修改后的代码中,我假设你已经正确导入了所需的库和模块,并且 `sv.Detections` 包已被移除。我将 `mask` 数组转换为了 `np.uint8` 类型,并使用 OpenCV 的 `findContours()` 函数来找到轮廓。然后,通过遍历轮廓并保存每个轮廓的点,生成了结果列表。
请注意,这只是一个示例代码,可能需要根据你的实际需求进行调整和优化。
希望这能帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。
detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.mask conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): # 解析分割掩码 mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引,将二维掩码还原为一维 mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型 _, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像 # 获取分割多边形 contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contour = contours[0] if len(contours) > 0 else [] # 将分割多边形的点坐标转换为列表的点(points)形式 points = contour.squeeze().tolist() if len(contour) > 0 else []增加判断对象有检测到才进行
根据您提供的代码,您想要在`masks`对象不为空时进行处理。为了避免`masks`为`None`的情况,您可以在使用`masks`之前添加一个判断条件。
以下是修改后的代码示例:
```python
detections = detections[detections.confidence > threshold]
masks = detections.mask
conf = detections.confidence
class_ids = detections.class_id
results = []
if masks is not None and masks.shape[0] > 0:
for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks):
# 解析分割掩码
mask = seg.argmax(axis=0) # 取最大值的索引,将二维掩码还原为一维
mask = mask.astype(np.uint8) # 将掩码转换为无符号整数类型
_, mask_binary = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 将掩码转换为二值图像
# 获取分割多边形
contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour = contours[0] if len(contours) > 0 else []
# 将分割多边形的点坐标转换为列表的点(points)形式
points = contour.squeeze().tolist() if len(contour) > 0 else []
results.append({
"confidence": str(score),
"label": labels.get(label, "unknown"),
"points": points,
"type": "polygon",
"mask": mask.tolist() # 将分割掩码转换为列表形式
})
```
在这个示例中,我在判断`masks`对象不为空之前添加了一个条件`masks is not None`。这样可以避免对`None`对象使用`shape`属性而导致的错误。
希望这能解决您的问题。如果您还有任何疑问,请随时提问。