cv2.drawContours(roi_mask, [contour], 0, 255, -1)
时间: 2023-09-28 18:12:04 浏览: 68
这段代码的作用是在二值掩膜`roi_mask`上绘制轮廓`contour`。在图像处理中,我们经常需要将轮廓绘制在图像上以便于可视化或者后续的处理。在这里,我们使用`cv2.drawContours`函数将轮廓`contour`绘制在二值掩膜`roi_mask`上。其中,绘制的颜色为`255`,表示白色,线宽为`-1`,表示填充轮廓内部。通过这个操作,我们可以将ROI内部的像素置为1,而ROI外部的像素仍然为0,从而得到一个用于提取ROI的掩膜。这个掩膜可以用于后续的ROI提取、分割等处理。需要注意的是,`cv2.drawContours`函数会修改输入的掩膜,因此在使用之前需要先复制一份原始掩膜。
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t1 = time.time() # Note that compactness is defined differently because a grid is not used. Lower compactness for maskSLIC is equivalent segments = seg.slic(img, compactness=10, seed_type='nplace', mask=roi, n_segments=100, recompute_seeds=True, plot_examples=True, enforce_connectivity=True) print("Time: {:.2f} s".format(time.time() - t1)) for segment_id in np.unique(segments): mask = segments == segment_id masked_image = img.copy() masked_image[~mask] = 0 cv2.imwrite(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\segment_{}.png'.format(segment_id), masked_image) plt.figure() plt.imshow(mark_boundaries(img, segments)) plt.contour(roi, contours=1, colors='red', linewidths=0.5) plt.axis('off') plt.savefig(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\maskslic.png') #保存图片怎么提取超像素块的位置和大小
要提取超像素块的位置和大小,可以按照以下步骤进行:
1. 遍历所有超像素块,计算每个超像素块的位置和大小信息,例如左上角坐标、宽度和高度等。
2. 将每个超像素块的位置和大小信息保存到一个列表或数组中,以便后续使用。
以下是一个示例代码,使用SLIC算法提取超像素块的位置和大小:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载原始图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 进行SLIC超像素分割
seg = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLIC, 100, 10)
segments = seg.iterate(10)
# 获取超像素块位置和大小
superpixel_blocks = []
for i in range(seg.getNumberOfSuperpixels()):
mask_i = segments == i
x, y, w, h = cv2.boundingRect(mask_i.astype(np.uint8))
superpixel_blocks.append((x, y, w, h))
# 输出结果
print(superpixel_blocks)
```
请注意,以上代码仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行调整。
请使用cv2.findContours函数写一个识别黑色矩形的python程序
好的,这里是一个使用cv2.findContours函数识别黑色矩形的Python程序:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 遍历轮廓
for contour in contours:
# 计算轮廓周长
perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
# 近似轮廓
approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * perimeter, True)
# 如果轮廓是矩形
if len(approx) == 4:
# 确保矩形是黑色的
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
roi = image[y:y+h, x:x+w]
hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([180, 255, 30])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
if cv2.countNonZero(mask) == 0:
# 在图像上绘制矩形
cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个程序中,我们首先读取了一张图像,并将其转化为灰度图像。然后使用cv2.threshold函数将其二值化,并使用cv2.findContours函数查找轮廓。接下来,我们遍历每个轮廓,并使用cv2.approxPolyDP函数将其近似为一个多边形。如果近似后的多边形有4个顶点,则我们认为它是一个矩形。然后,我们检查矩形是否是黑色的,如果是,则在图像上绘制矩形。最后,我们显示结果图像。