使用OpenCV-python提取图片中的硬币
大致思路如下
- 对图片做降噪滤波处理
- 寻找硬币的边缘
- 使用硬币边缘打造蒙版,并切割出图像
对应的方法如下
- 对图片进行二值化
COLOR_BGR2GRAY
处理,高斯滤波GaussianBlur
处理。 - 使用
canny
算子进行边缘查找,并使用findContours
方法提取边缘坐标点。 - 使用
boundingRect
方法找出硬币所在的矩形进行裁切,使用minEnclosingCircle
找出包络圆作为蒙版,并使用bitwise_and
隐藏背景。
首先导入必要的库,测试一下是否加载成功,注意cv2.waitKey(0)
一定不要忘记!
import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread("coins.png")
cv2.imshow("if imread successfully",image)
cv2.waitKey(0)
接着进行灰度处理和模糊处理,在这之前需要关掉第一张图像
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray,(11,11),0)
cv2.imshow("blurred",blurred)
cv2.waitKey(0)
进行边缘提取
edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)
cv2.imshow("edged",edged)
cv2.waitKey(0)
在原图中进行边缘提取
# 注意这里只能返回2个变量
(cnts,_) = cv2.findContours(edged.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(" {} coins in the image".format(len(cnts)))
显示:9 coins in the image
然后画在原图中
coins = image.copy()
cv2.drawContours(coins, cnts, -1, (0,255,0), 2)
cv2.imshow("coins",coins)
cv2.waitKey(0)
最后对图片进行裁切
coins = image.copy()
cv2.drawContours(coins, cnts, -1, (0,255,0), 2)
cv2.imshow("coins",coins)
cv2.waitKey(0)for (i,circle) in enumerate(cnts):# circle是每个提取出来的圆(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(circle)print("coin #{}".format(i+1))coin_canvas = image[y:y+h, x:x+w]cv2.imshow("coin",coin_canvas)cv2.waitKey(0)mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype = 'uint8')((centerX,centerY),radius) = cv2.minEnclosingCircle(circle)# 在蒙版上画圆,这里是灰度图,所以255表示白色cv2.circle(mask,(int(centerX),int(centerY)), int(radius), 255, -1)mask = mask[y:y+h, x:x+w]# 自身和自身进行与运算即可cv2.imshow("masked coin",cv2.bitwise_and(coin_canvas, coin_canvas, mask = mask))cv2.waitKey(0)
裁切出来的图片
加上蒙版的图片
以上代码均在notebook中运行通过。
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