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使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

发布时间:2019-10-30 11:09:53 作者:草千里

这篇文章主要介绍了使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

介绍

硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率。

原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):

这里写图片描述

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

执行完这一步,得到的图像如下:

这里写图片描述

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)

执行完这一步,得到的图像如下:

这里写图片描述

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)

处理之后的图像如下:

这里写图片描述

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)

执行完这步,得到的图形如下:

这里写图片描述

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:

第三个参数为轮廓的近似方法

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。
OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。

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。

(cnts, _) = cv2.findContours(closed.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

# compute the rotated bounding box of the largest contour
rect = cv2.minAreaRect(c)
box = np.int0(cv2.cv.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)

执行完这步得到的图形如下:

这里写图片描述

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。

这里写图片描述

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]

裁剪出的图片如下:

这里写图片描述

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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