Обнаружить и заменить область из одного изображения на другое изображение с OpenCV

Question

У меня есть два изображения одного размера, и я хочу обнаружить и заменить белую область на первом изображении (черное изображение) в том же месте на втором изображении. Есть ли способ сделать это, используя OpenCV? Я хочу заменить синюю область исходного изображения белой областью на первом изображении.

Первое изображение

Исходное изображение

Answer 1

Если я правильно вас понимаю, вы хотите заменить белый ROI на черном изображении на исходное изображение. Вот простой подход:

1. Получение двоичного изображения. Загрузка изображения, оттенки серого, Размытие по Гауссу , затем Порог Оцу

2. Извлечь ROI и заменить. Найти контуры с помощью cv2.findContours, затем отфильтровать с помощью аппроксимации контура с помощью cv2.arcLength и cv2.approxPolyDP. Предполагая, что область является прямоугольником, если результат аппроксимации контура равен 4, то мы нашли желаемую область. Кроме того, мы фильтруем, используя cv2.contourArea, чтобы гарантировать, что мы не включаем шум. Наконец, мы получаем координаты ограничивающего прямоугольника с помощью cv2.boundingRect и извлекаем область интереса с помощью среза Numpy. Наконец, мы заменим ROI в исходное изображение.

---

Обнаруженная область для извлечения / замены выделена зеленым цветом

Извлеченный ROI

Результат

Код

import cv2

# Load images, grayscale, Gaussian blur, Otsu's threshold
original = cv2.imread('1.jpg')
image = cv2.imread('2.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Find contours, filter using contour approximation + area, then extract
# ROI using Numpy slicing and replace into original image
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.015 * peri, True)
    area = cv2.contourArea(c)
    if len(approx) == 4 and area > 1000:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        ROI = image[y:y+h,x:x+w]
        original[y:y+h, x:x+w] = ROI

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.imshow('original', original)
cv2.waitKey()