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python+opencv圖像分割實現分割不規則ROI區域方法匯總

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在圖像分割領域,一個重要任務便是分割出感興趣(ROI)區域。如果是簡易的矩形ROI區域其實是非常容易分割的,opencv的官方python教程里也有教到最簡易的矩形ROI分割(剪裁),其本質是多維數組(矩陣)的切片。但是現實情況中,ROI是不規則的多邊形,也可能是曲線邊界,那么該如何分割出來呢?下面總結幾種思路。

可能只提供核心部分的代碼示例,具體應用要結合你自己的項目來修正。

一、已知邊界坐標,直接畫出多邊形

例:最基礎的畫個四邊形

# 定義四個頂點坐標
pts = np.array([[10, 5],  [50, 10], [70, 20], [20, 30]], np.int32)
# 頂點個數:4,矩陣變成4*1*2維
# OpenCV中需要將多邊形的頂點坐標變成頂點數×1×2維的矩陣
# 這里 reshape 的第一個參數為-1, 表示“任意”,意思是這一維的值是根據后面的維度的計算出來的
pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

上例中,img是你的畫布原圖。pts你可以隨便改,改成自己的邊界點。注意cv2.polylines中參數pts要加[ ]。

二、通過形態學操作產生Mask

腐蝕、膨脹之后,產生二值化(非黑即白)的mask,然后和圖像做與運算。

腐蝕膨脹的操作方法簡單復習一下:

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10, 10))  # 矩形結構:MORPH_RECT
kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (15, 15))  # 橢圓結構:MORPH_ELLIPSE
img = cv2.erode(img, kernel)  # 腐蝕 
img = cv2.dilate(img, kernel)  # 膨脹

我們都知道,腐蝕膨脹完后會得到一個二值化的掩模(mask)。

    mask = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) #img是腐蝕膨脹完的圖片
    ROI = cv2.bitwise_and(mask, oriimg) #oriimg是原始圖片
    cv2.imshow('ROI',ROI)
    if cv2.waitKey(500) and 0xff == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()

 講原始圖片和mask做一個掩模就可以得到最終圖像了(例子此處就不舉了因為一些圖片涉及科研內容,paper還未發表,請自行試一下吧)。

三、人機交互式

用鼠標點擊,產生多邊形。

這樣是比較精確的,比較是人工操作,但是比較麻煩,如果有上萬張圖片,你不可能每張都自己鼠標去分割出來一下。但是這個方法可以用于獲取ROI的ground-truth,然后用來和機器分割的結果做對比,計算準確率、召回率等評價指標!所以學一下還是有用的。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 29 19:18:28 2019
@author: youxinlin
"""
 
import cv2
import numpy as np
 
# -----------------------鼠標操作相關------------------------------------------
lsPointsChoose = []
tpPointsChoose = []
pointsCount = 0
count = 0
pointsMax = 6
def on_mouse(event, x, y, flags, param):
    global img, point1, point2, count, pointsMax
    global lsPointsChoose, tpPointsChoose  # 存入選擇的點
    global pointsCount  # 對鼠標按下的點計數
    global img2, ROI_bymouse_flag
    img2 = img.copy()  # 此行代碼保證每次都重新再原圖畫  避免畫多了
    # -----------------------------------------------------------
    #    count=count+1
    #    print("callback_count",count)
    # --------------------------------------------------------------
 
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 左鍵點擊
        pointsCount = pointsCount + 1
        # 感覺這里沒有用?2018年8月25日20:06:42
        # 為了保存繪制的區域,畫的點稍晚清零
        # if (pointsCount == pointsMax + 1):
        #     pointsCount = 0
        #     tpPointsChoose = []
        print('pointsCount:', pointsCount)
        point1 = (x, y)
        print (x, y)
        # 畫出點擊的點
        cv2.circle(img2, point1, 10, (0, 255, 0), 2)
 
        # 將選取的點保存到list列表里
        lsPointsChoose.append([x, y])  # 用于轉化為darry 提取多邊形ROI
        tpPointsChoose.append((x, y))  # 用于畫點
        # ----------------------------------------------------------------------
        # 將鼠標選的點用直線連起來
        print(len(tpPointsChoose))
        for i in range(len(tpPointsChoose) - 1):
            print('i', i)
            cv2.line(img2, tpPointsChoose[i], tpPointsChoose[i + 1], (0, 0, 255), 2)
        # ----------------------------------------------------------------------
        # ----------點擊到pointMax時可以提取去繪圖----------------
 
        cv2.imshow('src', img2)
        
# -------------------------右鍵按下清除軌跡-----------------------------
    if event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:  # 右鍵點擊
        print("right-mouse")
        pointsCount = 0
        tpPointsChoose = []
        lsPointsChoose = []
        print(len(tpPointsChoose))
        for i in range(len(tpPointsChoose) - 1):
            print('i', i)
            cv2.line(img2, tpPointsChoose[i], tpPointsChoose[i + 1], (0, 0, 255), 2)
        cv2.imshow('src', img2)
 
    # -------------------------雙擊 結束選取-----------------------------
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK: 
    # -----------繪制感興趣區域-----------
        ROI_byMouse()
        ROI_bymouse_flag = 1
        lsPointsChoose = []
        
 
def ROI_byMouse():
    global src, ROI, ROI_flag, mask2
    mask = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    pts = np.array([lsPointsChoose], np.int32)  # pts是多邊形的頂點列表(頂點集)
    pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
    # 這里 reshape 的第一個參數為-1, 表明這一維的長度是根據后面的維度的計算出來的。
    # OpenCV中需要先將多邊形的頂點坐標變成頂點數×1×2維的矩陣,再來繪制
 
    # --------------畫多邊形---------------------
    mask = cv2.polylines(mask, [pts], True, (255, 255, 255))
    ##-------------填充多邊形---------------------
    mask2 = cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255))
    cv2.imshow('mask', mask2)
    cv2.imwrite('mask.jpg', mask2)
    image,contours, hierarchy = cv2.findContours(cv2.cvtColor(mask2, cv2.COLOR_BGR2GRAY), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    ROIarea = cv2.contourArea(contours[0])
    print("ROIarea:",ROIarea)
    ROI = cv2.bitwise_and(mask2, img)
    cv2.imwrite('ROI.jpg', ROI)
    cv2.imshow('ROI', ROI)
 
img = cv2.imread('3.png')
# ---------------------------------------------------------
# --圖像預處理,設置其大小
# height, width = img.shape[:2]
# size = (int(width * 0.3), int(height * 0.3))
# img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# ------------------------------------------------------------
ROI = img.copy()
cv2.namedWindow('src')
cv2.setMouseCallback('src', on_mouse)
cv2.imshow('src', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

你可以增加更多的功能。。。附:鼠標點擊事件 :

'''
EVENT_FLAG_ALTKEY = 32  摁住Alt
EVENT_FLAG_CTRLKEY = 8  摁住Ctrl
EVENT_FLAG_LBUTTON = 1  摁住左鍵
EVENT_FLAG_MBUTTON = 4  摁住中鍵
EVENT_FLAG_RBUTTON = 2  摁住右鍵
EVENT_FLAG_SHIFTKEY = 16 摁住Shift
EVENT_LBUTTONDBLCLK = 7  左鍵雙擊
EVENT_LBUTTONDOWN = 1  左鍵擊下
EVENT_LBUTTONUP = 4   左鍵彈起
EVENT_MBUTTONDBLCLK = 9  中鍵雙擊
EVENT_MBUTTONDOWN = 3  中鍵擊下
EVENT_MBUTTONUP = 6   中鍵彈起
EVENT_MOUSEHWHEEL = 11  滾動條向左,flags>0。向右,flags0
EVENT_MOUSEMOVE = 0   鼠標移動
EVENT_MOUSEWHEEL = 10  滾動條向上,flags>0。向下,flags0
EVENT_RBUTTONDBLCLK = 8  中鍵雙擊
EVENT_RBUTTONDOWN = 2  中鍵擊下
EVENT_RBUTTONUP = 5   中鍵彈起
'''

到此這篇關于python+opencv圖像分割實現分割不規則ROI區域方法匯總的文章就介紹到這了,更多相關opencv 分割不規則ROI區域內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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