运行环境：python3.6.4

opencv3.4.0

# -*- coding:utf-8 -*-

"""

Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

"""

import cv2

import numpy as np

# step1：加载图片，转成灰度图

image = cv2.imread("353.jpg")

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# step2:用Sobel算子计算x，y方向上的梯度，之后在x方向上减去y方向上的梯度，通过这个减法，我们留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。

gradX = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx=1, dy=0, ksize=-1)

gradY = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_32F, dx=0, dy=1, ksize=-1)

# subtract the y-gradient from the x-gradient

gradient = cv2.subtract(gradX, gradY)

gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient)

# show image

cv2.imshow("first", gradient)

cv2.waitKey()

# step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像(9 x 9内核),这将有助于平滑图像中的高频噪声。

# 低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。

# 然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0(黑色)。 否则，像素设置为255(白色)。

# blur and threshold the image

blurred = cv2.blur(gradient, (9, 9))

_, thresh = cv2.threshold(blurred, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# SHOW IMAGE

cv2.imshow("thresh", thresh)

cv2.waitKey()

# step4:在上图中我们看到蜜蜂身体区域有很多黑色的空余，我们要用白色填充这些空余，使得后面的程序更容易识别昆虫区域，

# 这需要做一些形态学方面的操作。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 25))

closed = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# show image

cv2.imshow("closed1", closed)

cv2.waitKey()

# step5:从上图我们发现图像上还有一些小的白色斑点，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们去掉。分别执行4次形态学腐蚀与膨胀。

# perform a series of erosions and dilations

closed = cv2.erode(closed, None, iterations=4)

closed = cv2.dilate(closed, None, iterations=4)

# show image

cv2.imshow("closed2", closed)

cv2.waitKey()

# step6：找出昆虫区域的轮廓。

# cv2.findContours()函数

# 第一个参数是要检索的图片，必须是为二值图，即黑白的(不是灰度图)，

# 所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图，我们在第三步用cv2.threshold()函数已经得到了二值图。

# 第二个参数表示轮廓的检索模式，有四种：

# 1. cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓

# 2. cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系

# 3. cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。

# 4. cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓。

# 第三个参数为轮廓的近似方法

# cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max(abs(x1-x2)，abs(y2-y1))==1

# cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息

# cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。

# cv2.findContours()函数返回第一个值是list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。

# 每一个ndarray里保存的是轮廓上的各个点的坐标。我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。

x = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# import pdb

# pdb.set_trace()

_a, cnts, _b = x

c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

# OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。

# 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓

# 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list

# 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓

# 第四个参数是轮廓线条的颜色

# 第五个参数是轮廓线条的粗细

# cv2.minAreaRect()函数:

# 主要求得包含点集最小面积的矩形，这个矩形是可以有偏转角度的，可以与图像的边界不平行。

# compute the rotated bounding box of the largest contour

rect = cv2.minAreaRect(c)

# rect = cv2.minAreaRect(cnts[1])

box = np.int0(cv2.boxPoints(rect))

# draw a bounding box arounded the detected barcode and display the image

cv2.drawContours(image, [box], -1, (0, 255, 0), 3)

cv2.imshow("Image", image)

cv2.imwrite("contoursImage2.jpg", image)

cv2.waitKey(0)

# step7：裁剪。box里保存的是绿色矩形区域四个顶点的坐标。我将按下图红色矩形所示裁剪昆虫图像。

# 找出四个顶点的x，y坐标的最大最小值。新图像的高=maxY-minY，宽=maxX-minX。

Xs = [i[0] for i in box]

Ys = [i[1] for i in box]

x1 = min(Xs)

x2 = max(Xs)

y1 = min(Ys)

y2 = max(Ys)

hight = y2 - y1

width = x2 - x1

cropImg = image[y1:y1+hight, x1:x1+width]

# show image

cv2.imshow("cropImg", cropImg)

cv2.imwrite("bee.jpg", cropImg)

cv2.waitKey()