使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除，代码如下

img = morphology.remove_small_objects(img, size)

img = morphology.remove_small_holes(img, size)

后面需要将相应算法翻译到C++环境中，而Skimage没有对应的C++版本，为了确保python算法和C++算法结果的一致性，需要进行迁移，因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码。代码如下：

 _,binary = cv2.threshold(img,0.1,1,cv2.THRESH_BINARY)
 image,contours,hierarch=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 for i in range(len(contours)):
  area = cv2.contourArea(contours[i])
  if area < threshold:
   cv2.drawContours(image,[contours[i]],0,0,-1)

其中对于输入图像img首先使用阈值处理获得二值化图像，cv2.threshold表示进行阈值二值化处理，0.1是设定的阈值(img是0-1图像)，1表示图像中的最大值，cv2.THRESH_BINARY表示图像处理的方法，在openCv中有如下记录

然后使用findContours，用来获得二值化图像的轮廓信息，findContours中cv2.RETR_EXTERNAL是表示轮廓获取方式，是表示内圈的轮廓不需要进行获取，cv2.CHAIN_APPROX_NONE表示是轮廓曲线记录的方式，CHAIN_APPROX_NONE表示记录所有的轮廓点，具体的参数说明可以参看：

https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=findcontours

然后，后面的contourArea是用来获取轮廓所包围的面积，threshold是面积阈值，当小于该阈值时认为是孤立小区域，需要去除

最后drawContours是对孤立小区域进行去除的方式，去除操作比较简单，就是往这些区域里面填充为0即可，drawContours的参量可参考如下：

https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/drawing_functions.html?highlight=drawcontours

这里，drawContours的第一个参量是输入待处理图像，第二个参量是将要处理的孤立区域轮廓Vector，第三个参量是表示轮廓的坐标，这里为0表示contours的第一个，第四个参量表示填充的数值，这里是integer的情况下则表明是灰度图，填充为1，而最后一个参量为-1，是thickness，表明按照填充方式处理该轮廓围绕的区域

示例如下：

以上这篇使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python+OpenCV图片局部区域像素值处理详解

    背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域,即感兴趣区域,就很好用啊,总之最后是实现了自己想要的功能.现在看个程序确实是有点挫,也有好多多余的没必

  • Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    上个版本的Python OpenCV图片局部区域像素值处理,虽然实现了我需要的功能,但还是走了很多弯路,我意识到图片本就是数组形式,对于8位灰度图,通道数为1,它就是个二位数组,这样就没有必要再设置ROI区域,复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了,可以直接将图片存入数组,再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了,这样一想就简单很多了,这篇我会贴出修改后的代码,直接省去了大段的代码啊. ps:这次我重新装的opencv3.2.0版本,代码里面直接用cv2了 # 查看opencv版

  • python用opencv批量截取图像指定区域的方法

    代码如下 import os import cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 pth = "C:\\Users\\Desktop\\asd\\"+str(i)+".bmp" image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像 cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域 cv2.imwrite("C:\\Users\

  • Python OpenCV图像指定区域裁剪的实现

    在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

  • 使用Python-OpenCV消除图像中孤立的小区域操作

    之前一直使用Skimage中的形态学处理来进行孤立小区域的去除,代码如下 img = morphology.remove_small_objects(img, size) img = morphology.remove_small_holes(img, size) 后面需要将相应算法翻译到C++环境中,而Skimage没有对应的C++版本,为了确保python算法和C++算法结果的一致性,需要进行迁移,因而打算使用OpenCV来重写去除孤立小区域的代码.代码如下: _,binary = cv2.

  • 浅谈python opencv对图像颜色通道进行加减操作溢出

    由于opencv读入图片数据类型是uint8类型,直接加减会导致数据溢出现象 (1)用Numpy操作 可以先将图片数据类型转换成int类型进行计算, data=np.array(image,dtype='int') 经过处理后(如:遍历,将大于255的置为255,小于0的置为0) 再将图片还原成uint8类型 data=np.array(image,dtype='uint8') 注意: (1)如果直接相加,那么 当像素值 > 255时,结果为对256取模的结果,例如:(240+66) % 256

  • python opencv实现图像边缘检测

    python opencv实现图像边缘检测

    本文利用python opencv进行图像的边缘检测,一般要经过如下几个步骤: 1.去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数: 2.计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间,像素值大小的变化幅度大小,变化较大,则可以认为是出于边缘位置,最多可简化为如下形式: 3.非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后,应该对整幅图像做一个扫描,去除那些非边界上的点.对每一个像素进行检查,看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的.如下图所示: 4.滞后阈值 现在要确定那些边界才是真正的

  • Python Opencv实现图像轮廓识别功能

    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实现图像融合的原理及代码

    Python+OpenCV实现图像融合的原理及代码

    根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业: 融合原理为: 1 注意:遥感原RGB图image和灰度图Grayimage为测试用的输入图像: 2 步骤:(1)将RGB转换为HSV空间(H:色调,S:饱和度,V:明度): (2)用Gray图像诶换掉HSV中的V: (3)替换后的HSV转换回RGB空间即可得到结果. 书上只介绍了HSI彩色模型,并没有说到HSV,所以需要网上查找资料. Python代码如下: import cv

  • Python OpenCV处理图像之滤镜和图像运算

    本文实例为大家分享了Python OpenCV处理图像之滤镜和图像运算的具体代码,供大家参考,具体内容如下 0x01. 滤镜 喜欢自拍的人肯定都知道滤镜了,下面代码尝试使用一些简单的滤镜,包括图片的平滑处理.灰度化.二值化等: import cv2.cv as cv image=cv.LoadImage('img/lena.jpg', cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) #Load the image cv.ShowImage("Original", image) grey

  • python Opencv计算图像相似度过程解析

    python Opencv计算图像相似度过程解析

    这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品.

  • Python+OpenCV实现图像的全景拼接

    本文实例为大家分享了Python+OpenCV实现图像的全景拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下 环境:python3.5.2 + openCV3.4 1.算法目的 将两张相同场景的场景图片进行全景拼接. 2.算法步骤 本算法基本步骤有以下几步: 步骤1:将图形先进行桶形矫正 没有进行桶形变换的图片效果可能会像以下这样: 图片越多拼接可能就会越夸张. 本算法是将图片进行桶形矫正.目的就是来缩减透视变换(Homography)之后图片产生的变形,从而使拼接图片变得畸形. 步骤2:特征点匹配 本

  • openCV提取图像中的矩形区域

    改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域(PPT屏幕等)原文是c++版,我改成了python版,供大家参考学习. 主要思想:边缘检测->轮廓检测->找出最大的面积的轮廓->找出顶点->投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread('2345.jpg') length=srcPic.shape[0] depth=srcPic.shape[1] polyPic = srcPic shr

  • Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现

    简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gray

随机推荐