Относительно алгоритма кадрирования / извлечения определенного объекта интереса в Python

Question

Здравствуйте, для личного проекта мне нужно вырезать, извлечь эти подводные врата из изображения и опустить все, кроме ворот. Изображение здесь цветное, но я могу предположить, что изображение ворот, которые я получаю, будет только выравниваться, причем ворота будут белыми линиями, а фон - черным. Может ли кто-нибудь дать мне какой-нибудь совет о том, как поступить с этим решением? Я новичок, когда дело доходит до OpenCV, поэтому я немного растерялся. Спасибо!

Answer 1

Вот основная идея

• Гауссово размытое изображение и выделение синего канала
• Пороговое изображение с cv2.threshold()
• Удалить, чтобы удалить черные линии и изолировать ворота с помощью cv2.erode()
• Найти контуры и фильтр для контура ворот, используя cv2.findContours() и cv2.contourArea()
• Создать маску и расширить изображение, используя cv2.dilate()
• Обрезка калитки с использованием cv2.bitwise_and()

import cv2
import numpy as np

# Load in image and create copy
image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()

# Gaussian blur and extract blue channel
blur = cv2.GaussianBlur(image, (3,3), 0)
blue = blur[:,:,0]

# Threshold image and erode to isolate gate contour
thresh = cv2.threshold(blue,135, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
erode = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=4)

# Create a mask and find contours
mask = np.zeros(original.shape, dtype=np.uint8)
cnts = cv2.findContours(erode, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Filter for gate contour using area and draw onto mask
for c in cnts:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 6000:
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, (255,255,255), 2)

# Dilate to restore contour and mask it with original image
dilate = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=7)
result = cv2.bitwise_and(original, dilate)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('erode', erode)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()