生成单个轮廓的二值图像答案

【问题标题】：Generate binary image of individual contours生成单个轮廓的二值图像
【发布时间】：2019-07-31 19:30:38
【问题描述】：

我正在尝试分割足球场。我找到了代表场地面积的最大轮廓。我需要使用该区域生成二进制图像。

我正在关注一篇研究论文并遵循了所有步骤，包括

转换为 HSV
捕获 H 通道
生成直方图
一些处理（未提及与问题无关）
在二值图像中查找最大的斑点

我已经使用 Contours 完成了它，并且我拥有代表字段区域的最大轮廓。

我需要使用这个特定的轮廓来生成一个新的二进制图像，它只包含这个轮廓的区域。

# Find Largest Blob
# mask is the processed binary image
# using that mask I find the contours and draw them on original 
#image
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, 
cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
largest_blob = max(contours, key=cv2.contourArea)
cv2.drawContours(image, largest_blob, -1, (0, 0, 255), 2)

【问题讨论】：

使用cv2.BoundingRect()在图像中查找ROI并使用cv2.imwrite()保存ROI怎么样？
@xanjay 我对存储 ROI 不感兴趣。我只想生成一个包含largest_blob 轮廓区域的二进制掩码
在我看来你已经这样做了。只需在image 上将轮廓绘制为二进制，即cv2.drawContours(image, largest_blob, -1, 255, 2)，其中image 的类型为uint8
我必须同意@gilad。你想要什么drawContours 没有给你？

标签： python opencv cv2

【解决方案1】：

我已经使用cv2.fillPoly(noiseless_mask, [largest_blob], 255) 函数完成了它。在哪里noiseless_mask = np.zeros_like(mask)

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做，首先找到那些轮廓的边界矩形，

边界矩形由绿色框表示

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)

然后使用这些来裁剪图像

field = img[y:y+h, x:x+w, :]

然后你可以对 field 对象应用二值化，更多信息可以在这里找到 https://docs.opencv.org/3.1.0/dd/d49/tutorial_py_contour_features.html

【讨论】：

我不想裁剪图像。我只想抓住最大的轮廓（我在最大的blob变量中），我想制作它的二进制图像。我正在寻找像binary_image = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1])) 这样的东西，然后我想让给定轮廓中的所有像素都变成白色