【发布时间】:2017-02-23 16:37:26
【问题描述】:
我有一组两个单色图像 [附加],我想在每个图像中为两个人放置矩形边界框。我知道 cv2.dilate 可能会有所帮助,但我看到的大多数示例都集中在检测一个包含最大像素强度的矩形,所以基本上他们在图像中放置了一个大矩形。我想要两个独立的矩形。
更新: 这是我的尝试:
import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('splinet.png',0)
print im.shape
kernel = np.ones((50,50),np.uint8)
dilate = cv2.dilate(im,kernel,iterations = 10)
ret,thresh = cv2.threshold(im,127,255,0)
im3,contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
plt.imshow(im,cmap='Greys_r')
#plt.imshow(im3,cmap='Greys_r')
for i in range(0, len(contours)):
if (i % 2 == 0):
cnt = contours[i]
#mask = np.zeros(im2.shape,np.uint8)
#cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),5)
plt.imshow(im,cmap='Greys_r')
cv2.imwrite(str(i)+'.png', im)
cv2.destroyAllWindows()
输出如下:如您所见,正在制作小盒子,但也不是很清楚。
【问题讨论】:
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'大部分例子'这是什么意思?你想要什么?
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我的意思是我在网上找到的教程专注于检测一个包含最大像素强度的矩形。我想在两个图像中的两个人上放置边界框
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作为起点,您应该搜索
contour bounding box binary image并在此处获取一些代码,其想法是对图像进行阈值化并找到轮廓,然后找到边界框 -
@ZdaR 做到了!输出很乱。
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@JeruLuke 图像来自级联进程,我附加的图像是最终输出。我只需要使用最终输出
标签: python opencv scikit-image