【发布时间】:2021-03-29 19:51:36
【问题描述】:
我正在尝试获取图像中最大的黄色物体。我正在执行以下操作:
def findYellow(img):
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_yellow, upper_yellow = np.array([18, 50, 90]), np.array([30, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
max_contour = max(contours, key = cv2.contourArea)
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype = 'uint8')
cv2.drawContours(mask, [max_contour], -1, (255), -1)
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imwrite('result.png', result)
return result
到目前为止一切都是正确的。
但现在我想做同样的事情,但背景是透明的(因为现在是黑色的,mask = np.zeros())。
我了解我必须使用 alpha 通道,例如 mask = np.zeros((600,800, 4), dtype = 'uint8'),但出现此错误。
结果 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) cv2.error: OpenCV(3.4.2) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1534379934306\work\modules\core\src\arithm.cpp:241: error: (-215:Assertion failed) (mtype == 0 || mtype == 1) && _mask.sameSize(*psrc1) 在函数'cv::binary_op'中
因此,我的想法是将我当前的 BGR 图像转换为像 b = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA) 这样的 BGRA,但再次失败并出现同样的错误。
def findYellow(img):
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_yellow, upper_yellow = np.array([18, 50, 90]), np.array([30, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
_, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
max_contour = max(contours, key = cv2.contourArea)
mask = np.zeros((600, 800, 4), dtype = 'uint8')
cv2.drawContours(mask, [max_contour], -1, (255), -1)
b = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
result = cv2.bitwise_and(b, b, mask=mask)
cv2.imwrite('result.png', result)
return result
有人可以帮助我吗?我需要使用透明背景,因为在后面的步骤中黑色会对我产生负面影响。
非常感谢!!
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