python_opencv 黑白图片之白色部分单独分离

问题
思路介绍
附上我的代码
结语

问题

最近在学习图像处理方面的东西，于是找了一些小任务，进行锻炼，对于这个黑白图片，白色部分单独取出并分别保存的做法，发现网上很少有类似的，于是便写下了这篇文章。

思路介绍

我的思路是首先通过**cv2.findContours()**所有白色部分的contours，也即轮廓的坐标点集合，然后通过重新新建一个图片，将以坐标填充到新建的图片内，其余都填充黑色，最后加以保存，便得到了想要的白色独立图片。

附上我的代码

import os
import numpy as np
import cv2def cut(lenth, contours, mask, h, w):x_data = [0 for i in range(lenth)] # 以contours的大小为数组的大小，便于后续操作y_data = [0 for i in range(lenth)]for i in range(lenth):x_data[i] = contours[i][0][0] # x坐标赋值，至于为何这样，可以打印contours便可发现其中道理for i in range(lenth):y_data[i] = contours[i][0][1]max_x = max(x_data) # 这里是为了方便取出来的部分有一定的黑边包裹min_x = min(x_data)max_y = max(y_data)min_y = min(y_data)if max_y+5>=h:max_y = helse:max_y = max_y+5if min_y-5<=0:min_y = 0else:min_y = min_y-5if max_x+5>=w:max_x = welse:max_x = max_x+5if min_x-5<=0:min_x = 0else:min_x = min_x-5print(max_x, min_x, max_y, min_y)pts = np.vstack((x_data, y_data)).astype(np.int32).T # 将x, y轴坐标拼接，得到一个完整的坐标cv2.fillPoly(mask, [pts], (255, 255, 255), 8, 0)# 按坐标填充mask = mask[min_y:max_y, min_x:max_x] # 只取有白色的部分，剩下的丢弃return maskimage = cv2.imread('./img/1.png') # 填写自己的路径
# 灰度转换
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取边缘坐标
_, image_binary = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)contours, hierarchy = cv2.findContours(image_binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)h, w, c = image.shape
for i in range(len(contours)):mask = np.zeros((h, w, c), dtype=np.uint8)mask = cut(len(contours[i]), contours[i], mask, h, w)cv2.imshow('mask', mask)cv2.waitKey(1000)cv2.imwrite('./final_img/'+'/'+str(i)+'.png', mask) # 保存的路径，路径上的文件夹要提前创建，否则保存不成功

结语

具体的介绍在代码里面，如果大家有更好的想法，可以一起交流，得到更好的方法取处理这样的事情

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