Как получить среднее значение RGB для нескольких объектов (например, семян чечевицы) в изображении с помощью OpenCV - PullRequest
0 голосов
/ 05 февраля 2020

Изображение, которое я использовал, состоит из монеты, помещенной в крайнюю левую часть, которая используется для параметра pixel_per_metri c, и состоит из 5 семян чечевицы, расположенных справа от него, которые имеют приблизительно круглую форму, и они желтого цвета цвет. Я не могу получить индивидуальное среднее значение RGB для каждого семени чечевицы.

Этот код позволяет мне рассчитать размер семян, но не среднее значение RGB для каждого семени

Пожалуйста, предложить некоторые изменения в этом коде, чтобы я мог рассчитать среднее значение RGB для каждого отдельного семени.

На inte rnet люди предлагают создать маску, которая может сделать это, но я не уверен, как сделать это, чтобы получить значение RGB. Ожидаемый результат будет просто получить размер всех объектов, а также получить среднее значение RGB или BGR всех объектов.

Параметр width - это ширина монеты, которую можно принять за 2,4 (см)

Ссылка на изображение ниже

https://drive.google.com/file/d/16ktHYpy-YcOFnHrcZ1E13AwzJiC2bxZt/view?usp=drivesdk

Заранее спасибо

Мой код:

# import the necessary packages
from scipy.spatial import distance as dist
from imutils import perspective
from imutils import contours
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2

def midpoint(ptA, ptB):
    return ((ptA[0] + ptB[0]) * 0.5, (ptA[1] + ptB[1]) * 0.5)

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
    help="path to the input image")
ap.add_argument("-w", "--width", type=float, required=True,
    help="width of the left-most object in the image (in cm)")
args = vars(ap.parse_args())

# load the image, convert it to grayscale, and blur it slightly
image = cv2.imread(args["image"])
image4 = cv2.imread(args["image"])
image=cv2.resize(image,(900,1200))
hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Range for lower red (if the seed was red) 
lower_red = np.array([8,120,70])
upper_red = np.array([35,255,255])
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
#cv2.imshow('color',mask1)

res = cv2.bitwise_and(image,image,mask = mask1)
cv2.imshow('res',res)
gray2 = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.GaussianBlur(gray2, (7, 7), 0)

# perform edge detection, then perform a dilation + erosion to
# close gaps in between object edges
edged = cv2.Canny(gray2, 50, 100)
edged = cv2.dilate(edged, None, iterations=1)
edged = cv2.erode(edged, None, iterations=1)

# find contours in the edge map
cnts2 = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts2 = imutils.grab_contours(cnts2)
cv2.drawContours(res,cnts2,-1,(0,255,0))
#cv2.imshow('contours asli part2',res)
#cv2.waitKey(0)


gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)

# perform edge detection, then perform a dilation + erosion to
# close gaps in between object edges
edged1 = cv2.Canny(gray, 50, 100)
edged2 = cv2.dilate(edged1, None, iterations=1)
edged3 = cv2.erode(edged2, None, iterations=1)

# find contours in the edge map
cnts = cv2.findContours(edged3.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
    cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
cv2.drawContours(image,cnts,-1,(0,255,0))
#cv2.imshow('contours asli',image)
#cv2.waitKey(0)


# sort the contours from left-to-right and initialize the
# 'pixels per metric' calibration variable
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts)
pixelsPerMetric = None


# loop over the contours individually
for c in cnts:
    # if the contour is not sufficiently large, ignore it
    if cv2.contourArea(c) < 100:
        continue

    # compute the rotated bounding box of the contour
    orig = image.copy()
    box = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.cv.BoxPoints(box) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(box)
    box = np.array(box, dtype="int")

    # order the points in the contour such that they appear
    # in top-left, top-right, bottom-right, and bottom-left
    # order, then draw the outline of the rotated bounding
    # box
    box = perspective.order_points(box)
    cv2.drawContours(orig, [box.astype("int")], -1, (0, 255, 0), 2)


    # loop over the original points and draw them
    for (x, y) in box:
        cv2.circle(orig, (int(x), int(y)), 5, (0, 0, 255), -1)

    # unpack the ordered bounding box, then compute the midpoint
    # between the top-left and top-right coordinates, followed by
    # the midpoint between bottom-left and bottom-right coordinates
    (tl, tr, br, bl) = box
    (tltrX, tltrY) = midpoint(tl, tr)
    (blbrX, blbrY) = midpoint(bl, br)

    # compute the midpoint between the top-left and top-right points,
    # followed by the midpoint between the top-righ and bottom-right
    (tlblX, tlblY) = midpoint(tl, bl)
    (trbrX, trbrY) = midpoint(tr, br)

    # draw the midpoints on the image
    cv2.circle(orig, (int(tltrX), int(tltrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(blbrX), int(blbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(tlblX), int(tlblY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(trbrX), int(trbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)

    # draw lines between the midpoints
    cv2.line(orig, (int(tltrX), int(tltrY)), (int(blbrX), int(blbrY)),
        (255, 0, 255), 2)
    cv2.line(orig, (int(tlblX), int(tlblY)), (int(trbrX), int(trbrY)),
        (255, 0, 255), 2)

    # compute the Euclidean distance between the midpoints
    dA = dist.euclidean((tltrX, tltrY), (blbrX, blbrY))
    dB = dist.euclidean((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))

    # if the pixels per metric has not been initialized, then
    # compute it as the ratio of pixels to supplied metric
    # (in this case, inches)
    if pixelsPerMetric is None:
        pixelsPerMetric = dB / args["width"]

    # compute the size of the object
    dimA = dA / pixelsPerMetric
    dimB = dB / pixelsPerMetric

    # draw the object sizes on the image
    cv2.putText(orig, "{:.1f}cm".format(dimA),
        (int(tltrX - 15), int(tltrY - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)
    cv2.putText(orig, "{:.1f}cm".format(dimB),
        (int(trbrX + 10), int(trbrY)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)

    #show the output image
    cv2.imshow("Image", orig)
    cv2.waitKey(0)

1 Ответ

2 голосов
/ 06 февраля 2020

Следующий метод принимает 2 аргумента.

def getMean(contour, img):
    #First parameter is the contour iside which the mean has to be calculated
    #Second parameter is the color image. Assuming 3 channels
    #Create a mask image representing the currently selected contour
    maskImage = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1])).astype(np.uint8)
    cv2.drawContours(maskImage, [c],-1,1,-1)
    #get the RGB value of mean of the img inside the mask
    meanColor = np.array(cv2.mean(img, mask=maskImage)).astype(np.uint8)
    #create a temp image that has the average RGB color in mask and 0 elsewhere
    tempImage = np.zeros(image.shape).astype(np.uint8)
    tempImage[maskImage == 1] = meanColor[0:3]
    cv2.imshow("mask", tempImage)
    cv2.waitKey(0)
...