python用opencv完成图像分割并进行目标物的提取

运行平台： WindowsPython版本： Python3.xIDE： Spyder今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：

图片读取

###############头文件import matplotlib.pyplot as pltimport osimport cv2import numpy as npfrom PIL import Image#from skimage import ioimport randomfrom PIL import Image

首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示``

img = cv2.imread('1_3img.png')############图片读取#cv2.imshow(’picture’, img) #cv2.waitKey(0)pictue_size=img.shapepicture_height=pictue_size[0]picture_width=pictue_size[1]

边界提取

################灰度化，以及二值化gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, binary = cv2.threshold(gray,1,255,cv2.THRESH_BINARY) ##################################################边界提取，contours包含边界值的坐标contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

边界提取采用cv2.findContours，在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像，这里要说明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours输出的值不同，有两个有三个，我们这个opencv版本输出为两个。coontours为所有边界点的集合，是一个list，我们图中有三个区域，所以len（list）=3，每一个list里包含边界值数据。

图片提取

img2=[0 for i in range(len(contours))]print(len(contours))for i in range(len(contours)): img2[i]=cv2.imread('./blackboard/test.jpg')############黑色底板图片读取 print(img2[i].shape)# cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,0,255),3) #########画边界 ###############全图片遍历找到相应的在轮廓之内的点 for a in range(picture_height): for b in range(picture_width): #############################################辨别是否在轮廓内是定义为1，不是定义为-1 result = cv2.pointPolygonTest(contours[i], (a,b), False) if result>0:img2[i][b,a]=100 ##############下面填写保存代码 scipy.misc.imsave(’picture’+str(i)+’.jpg’,img2[i])

我们先读取一个黑色底版图片，里面所有的值为0，通过cv2.pointPolygonTest函数来分析像素点的位置是否在边界区域内，是返回1，不是返回-1，是的点我们赋值为100，并保存，最后得到我们想要的图片啦

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