Python+OpenCV绘制多instance的Mask图像

2024-10-19 11:55:49

目标：Mask中，不同值表示不同的实例(instance)，在原图中，绘制不同的instance实例，每个实例用不同颜色表示，实例边界用白色表示。

源码：

def generate_colors(n_colors, seed=47):
    """
    随机生成颜色
    """
    np.random.seed(seed)
    color_list = []
    for i in range(n_colors):
        color = (np.random.random((1, 3)) * 0.8).tolist()[0]
        color = [int(j * 255) for j in color]
        color_list.append(color)

    return color_list

def draw_mask_layers(image, mask_layers, mask_tk=1):
    """
    绘制多层的mask，包含mask的边界，mask中不同值表示不同的instance
    :param image: 3通道图像
    :param mask_layers: 多instance的mask
    :param mask_tk: 边界的厚度
    :return: 绘制边界框
    """
    img_copy = copy.copy(image)

    # 拆分Mask
    h, w = mask_layers.shape[:2]
    mask_id = np.unique(mask_layers)[1:]  # 获取Mask的ID, 0是背景
    masks = []
    for i in mask_id:
        m = np.zeros((h, w), dtype=bool)
        m[mask_layers == i] = True
        masks.append(m)

    # 绘制颜色区域
    color_list = generate_colors(len(masks))
    for idx, mask in enumerate(masks):
        img_copy[mask] = color_list[idx]  # 绘制颜色框

    image = cv2.addWeighted(image, 0.5, img_copy, 0.5, 0)  # 合并mask

    # 绘制边界，边界不需要透视效果
    for idx, mask in enumerate(masks):
        cnt_mask = np.zeros((h, w))
        cnt_mask[mask] = 255
        cnt_mask = cnt_mask.astype(np.uint8)
        contours, _ = cv2.findContours(cnt_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 255, 255), mask_tk)  # 绘制白色边界

    return image

原图：

Mask图像：

以上就是Python+OpenCV绘制多instance的Mask图像的详细内容，更多关于Python OpenCV Mask图像的资料请关注我们其它相关文章！

python给图像加上mask,并提取mask区域实例

python对图像提取mask部分: 代码: #coding:utf-8 import os import cv2 import numpy as np def add_mask2image_binary(images_path, masks_path, masked_path): # Add binary masks to images for img_item in os.listdir(images_path): print(img_item) img_path = os.path.joi
Python Numpy,mask图像的生成详解

什么是掩膜(mask) 在numpy中,有一个模块叫做ma,这个模块几乎复制了numpy里面的所有函数,当然底层里面都换成了对自己定义的新的数据类型MaskedArray的操作. 我们来看最基本的array定义. An array class with possibly masked values. Masked values of True exclude the corresponding element from any computation. MaskedArray是一个可能带有掩膜信
python使用opencv对图像mask处理的方法

MASK图像掩膜处理在图像操作中有时候会用到掩膜处理,如果使用遍历法掩膜图像ROI区域对于python来讲是很慢的,所以我们要找到一种比较好的算法来实现掩膜处理. 假设我们有一副图像: 而我们关心的区域就在这一小堆线上,想把这一堆线提取出来,我们先通过numpy生成一个mask图像: sss=np.zeros([480,640],dtype=np.uint8) sss[300:350,310:400]=255 生成一个640*480大小的一个图片,填充为0,然后在300:350,310:400
Opencv图像处理之详解掩膜mask

1.在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底什么呢? 2.如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(masking). 我们先看一下掩膜的基础.图像的位运算. 图像基本运算图像的基本运算有很多种,比如两幅图像可以相加.相减.相乘.相除.位运算.平方根.对数.绝对值等:图像也可以放大.缩小.旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取及对各个颜色通道进行各种运算操
超详细注释之OpenCV制作图像Mask

这篇博客将介绍如何使用OpenCV制作Mask图像掩码.使用位运算和图像掩码允许我们只关注图像中感兴趣的部分,截取出任意区域的ROIs. 应用: 图像感兴趣区域的截取: 图像融合:构建透明的叠加层: 1. 效果图原始图如下:(老九门颖宝&佛爷~) 矩形掩码 VS 效果图如下:(使用矩形掩码,只提取图像中包含人物的区域,而忽略其他区域) 圆形掩码 VS 效果图如下:(圆形掩模显示在左边,掩模的应用在右边.实质上可以使用任意形状的掩码图像,如矩形.圆.线.多边形等从图像中提取区域) 2. 源码 #
Python+OpenCV绘制多instance的Mask图像

目标:Mask中,不同值表示不同的实例(instance),在原图中,绘制不同的instance实例,每个实例用不同颜色表示,实例边界用白色表示. 源码: def generate_colors(n_colors, seed=47): """ 随机生成颜色 """ np.random.seed(seed) color_list = [] for i in range(n_colors): color = (np.random.random((1,
Python+OpenCV绘制灰度直方图详解

1.直方图的概念图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的.纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比.图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征. 图像灰度直方图: 一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征.图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少.图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中
Python OpenCV绘制各类几何图形详解

目录一.绘制直线二.绘制矩形三.绘制圆形四.绘制椭圆五.绘制多边形六.绘制文字七.总结一.绘制直线在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: img = line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) – img表示需要绘制的那幅图像 – pt1表示线段第一个点的坐标 – pt2表示线段第二个点的坐标 – color表示线条颜色,需
Python OpenCV超详细讲解调整大小与图像操作的实现

目录准备工作重新调整图像大小图像裁剪准备工作右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2导入cv2库. 我们还要知道在OpenCV中,坐标轴的方向是x轴向右,y轴向下,坐标原点在左上角,比如下面这张长为640像素,宽为480像素的图片.OK,下面开始本节的学习吧. 查看图像大小调用imread()方法获取我们资源文件夹中的图片lambo.png 输出图像的shape属性 img=cv2.imread("Resources/lam
python 基于opencv 绘制图像轮廓

图像轮廓概念轮廓是一系列相连的点组成的曲线,代表了物体的基本外形. 谈起轮廓不免想到边缘,它们确实很像.简单的说,轮廓是连续的,边缘并不全都连续(下图).其实边缘主要是作为图像的特征使用,比如可以用边缘特征可以区分脸和手:而轮廓主要用来分析物体的形态,比如物体的周长和面积等,可以说边缘包括轮廓. 寻找轮廓的操作一般用于二值图像,所以通常会使用阈值分割或Canny边缘检测先得到二值图. 注意:寻找轮廓是针对白色物体的,一定要保证物体是白色,而背景是黑色,不然很多人在寻找轮廓时会找到图片最外面的一
python opencv 找出图像中的最大轮廓并填充(生成mask)

本文主要介绍了python opencv 找出图像中的最大轮廓并填充,分享给大家,具体如下: import cv2 import numpy as np from PIL import Image from joblib import Parallel from joblib import delayed # Parallel 和 delayed是为了使用多线程处理 # 使用前需要安装joblib:pip install joblib # img_stack的shape为:num, h, w #
Python+OpenCV实现在图像上绘制矩形

话不多说,直接上代码 import copy import cv2 import numpy as np WIN_NAME = 'draw_rect' class Rect(object): def __init__(self): self.tl = (0, 0) self.br = (0, 0) def regularize(self): """ make sure tl = TopLeft point, br = BottomRight point ""
python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法

本篇文章主要介绍了python OpenCV学习笔记之绘制直方图的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/d1/db7/tutorial_py_histogram_begins.html 直方图会让你对图像的强度分布有一个全面的认识.它是一个在x轴上带有像素值(从0到255,但不总是),在y轴上的图像中对应的像素数量的图. 这只是理解图像的另一种方式.通过观察图像的直方图,你可以直
Python Opencv实现图像轮廓识别功能

本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码,供大家参考,具体内容如下要求:用矩形或者圆形框住图片中的云朵(不要求全部框出) 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓. import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.th
Python OpenCV处理图像之图像直方图和反向投影

本文实例为大家分享了Python OpenCV图像直方图和反向投影的具体代码,供大家参考,具体内容如下当我们想比较两张图片相似度的时候,可以使用这一节提到的技术直方图对比反向投影关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接,下面是示例的代码: 0x01. 绘制直方图 import cv2.cv as cv def drawGraph(ar,im, size): #Draw the histogram on the image minV, maxV, minloc, maxloc = cv.

Python+OpenCV绘制多instance的Mask图像

相关推荐

随机推荐