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Opencvを使用して画像から凹多角形をトリミングするpython

画像から凹型ポリゴンを切り取るにはどうすればよいですか。入力画像は次のようになります this。

およびclosedポリゴンの座標は[10,150]、[150,100]、[300,150]、[350,100]、[310,20]、[35,10]です。 opencvを使用して、凹面の多角形で囲まれた領域をトリミングします。他の同様の質問を検索しましたが、正しい答えを見つけることができませんでした。それが私がそれを求めている理由ですか？手伝って頂けますか。

どんな助けでも大歓迎です!!!

pythonopencvimage-processingcrop
8
Himanshu Tiwari

手順

  1. ポリポイントを使用して領域を見つける
  2. ポリゴンポイントを使用してマスクを作成する
  3. トリミングするためにマスク操作を行います
  4. 必要に応じて白のBGを追加

コード：

# 2018.01.17 20:39:17 CST
# 2018.01.17 20:50:35 CST
import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("test.png")
pts = np.array([[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]])

## (1) Crop the bounding rect
rect = cv2.boundingRect(pts)
x,y,w,h = rect
croped = img[y:y+h, x:x+w].copy()

## (2) make mask
pts = pts - pts.min(axis=0)

mask = np.zeros(croped.shape[:2], np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [pts], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA)

## (3) do bit-op
dst = cv2.bitwise_and(croped, croped, mask=mask)

## (4) add the white background
bg = np.ones_like(croped, np.uint8)*255
cv2.bitwise_not(bg,bg, mask=mask)
dst2 = bg+ dst


cv2.imwrite("croped.png", croped)
cv2.imwrite("mask.png", mask)
cv2.imwrite("dst.png", dst)
cv2.imwrite("dst2.png", dst2)

ソース画像：

enter image description here

結果：

enter image description here

18
Kinght 金

あなたは3つのステップでそれを行うことができます：

1）画像からマスクを作成する

mask = np.zeros((height, width))
points = np.array([[[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]]])
cv2.fillPoly(mask, points, (255))

2）元の画像にマスクを適用する

res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)

3）必要に応じて、画像を切り抜いて小さい画像にすることができます

rect = cv2.boundingRect(points) # returns (x,y,w,h) of the rect
cropped = res[rect[1]: rect[1] + rect[3], rect[0]: rect[0] + rect[2]]

これであなたは最後に画像をトリミングする必要があります

更新

完全を期すために、ここに完全なコードを示します。

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("test.png")
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]

mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
points = np.array([[[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]]])
cv2.fillPoly(mask, points, (255))

res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)

rect = cv2.boundingRect(points) # returns (x,y,w,h) of the rect
cropped = res[rect[1]: rect[1] + rect[3], rect[0]: rect[0] + rect[2]]

cv2.imshow("cropped" , cropped )
cv2.imshow("same size" , res)
cv2.waitKey(0)
8
api55