【问题标题】：Refine segmentation mask based on contours of image基于图像轮廓细化分割掩码
【发布时间】：2021-03-08 19:05:41
【问题描述】：
我有一个图像，我有一个绿色边框作为分割蒙版的轮廓。我希望根据在原始图像上找到的轮廓来细化这个轮廓，以获得像第二张图像中的蒙版 - 其中头发的边缘更加精致。
我尝试了分段掩码的膨胀和腐蚀的组合，但感觉不像是通用解决方案 - 因为它涉及手动调整内核大小。
有更好的方法吗？
【问题讨论】：
标签：
opencv
opencv3.0
image-segmentation
semantic-segmentation
deeplab
【解决方案1】：
没有通用的解决方案。始终需要参数调整以获得所需的输出。为了获得更精细的毛发边缘，您可以应用以下阈值：
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
im = cv2.imread("model.jpg",0)
plt.imshow(im)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(im,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\
cv2.THRESH_BINARY_INV,31,3)
plt.imshow(thresh)
输入：
输出：
注意：颜色变化是由于“matplotlib”。