#python #image #opencv #python-imaging-library #bounding-box
#python #изображение #opencv #python-imaging-library #ограничивающий прямоугольник
Вопрос:
Я пытаюсь написать простой код на Python для создания ограничивающих прямоугольников вокруг объектов в двоичном изображении, где может быть 1 или более объектов. Этого довольно легко достичь с помощью cv2.boundingRect для одного объекта или нарисовать один прямоугольник вокруг 2 объектов, но, похоже, он не обрабатывает случай с несколькими отдельными объектами. Например, смотрите изображение ниже: 
Я хотел бы получить 2 ограничивающих прямоугольника, которые определяют x / y / width / height (или, альтернативно, x1 / x2 / y1 / y2) для КАЖДОГО объекта отдельно. Кто-нибудь знает, как это сделать? Спасибо!
Комментарии:
1. Как вы определяете объект? Должна ли это быть определенная форма? Должна ли быть связь между пикселями? Есть много решений, о которых я могу подумать, но если это просто капли, вы можете использовать детектор больших двоичных объектов: learnopencv.com/blob-detection-using-opencv-python-c
2. Это не обязательно должна быть определенная форма, но все они будут примерно круглыми / овальными, как объекты, показанные выше. Я думаю, вы правы, то, что я ищу, — это большие двоичные объекты. Все отдельные объекты будут полностью соединены. Однако по какой-то причине детектор больших двоичных объектов не работает на этом изображении выше. Изображение состоит из numpy ndarray из uint8 0 и 1, и этот код: pixels = cv2.imread(seg, 0) detector = cv2.SimpleBlobDetector_create() keypoints = detector.detect(pixels) возвращает пустой [] для ключевых точек
Ответ №1:
Самый простой способ сделать это в Python / OpenCV — получить контуры. Затем проведите цикл по каждому контуру и получите его ограничивающую рамку, нарисуйте ее на изображении и распечатайте.
Ввод:
import cv2
import numpy as np
# read image
img = cv2.imread('two_blobs.jpg')
# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# threshold
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
# get contours
result = img.copy()
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
for cntr in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)
cv2.rectangle(result, (x, y), (x w, y h), (0, 0, 255), 2)
print("x,y,w,h:",x,y,w,h)
# save resulting image
cv2.imwrite('two_blobs_result.jpg',result)
# show thresh and result
cv2.imshow("bounding_box", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Изображение ограничивающих прямоугольников:
Текстовые результаты:
x,y,w,h: 262 267 37 45
x,y,w,h: 212 143 97 55