使用 OpenCV 和 Python 在多边形上应用高斯模糊答案

【问题标题】：Apply Gaussian Blur on a polygon using OpenCV and Python使用 OpenCV 和 Python 在多边形上应用高斯模糊
【发布时间】：2016-12-15 20:36:12
【问题描述】：

我对 OpenCV 和 Python 还是很陌生。我需要在使用 cv2.findContours 获得的轮廓上应用高斯模糊。我已经成功应用了高斯模糊，但仅限于矩形。我找不到任何示例来说明如何将其应用于随机形状的轮廓。

我使用的是 OpenCV 3.1.0 版。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing gaussianblur

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题，这是对我真正有用的解决方案（它适用于任何轮廓）：

import cv2 as cv
import numpy as np

这里我定义了一个示例多边形 ROI 的顶点列表：

roi_corners = np.array([[(180,300),(120,540),(110,480),(160,350)]],dtype = np.int32)

阅读原图：

image = cv.imread('image.jpeg')

创建整个图像的模糊副本：

blurred_image = cv.GaussianBlur(image,(43, 43), 30)

为 ROI 创建一个蒙版并用 (255,255,255) 颜色填充 ROI：

mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
channel_count = image.shape[2]
ignore_mask_color = (255,)*channel_count
cv.fillPoly(mask, roi_corners, ignore_mask_color)

为原始图像中除 ROI 之外的所有位置创建掩码，（因此 mask_inverse）：

mask_inverse = np.ones(mask.shape).astype(np.uint8)*255 - mask

按以下方式组合所有蒙版和上面的图像：

final_image = cv.bitwise_and(blurred_image, mask) + cv.bitwise_and(image, mask_inverse)

这是一个原始图像的示例，其中 ROI 是倾斜的车牌（平行四边形）：

以及生成的图像：

【讨论】：

您好，感谢您回答这个问题！我问这个问题已经两年了，我最终找到了解决方案，但是我忘记在这里发布了。如果可行，将检查您的解决方案并接受它作为答案。

【解决方案2】：

您可能会考虑在各处模糊图像，然后在模糊图像和原始图像之间取加权平均，其中权重在轮廓区域内为 1，在轮廓区域外为 0：

outImg = img.mul(contourMask) + blurredImg.mul(1-contourMask);

或者，使用 copyTo：

outImg = img.clone();
blurredImg.copyTo(outImg,contourMask);

【讨论】：