欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

程序员文章站 2022-06-15 14:05:25
目录1、实现原理2、使用的函数简述3、代码实现过程(1)读入原始图像(2)获取mask(3)获取人物mask(4)获取人物(5)新建一张与原始图一样大小的蓝色的背景图(6)得到蓝色背景的mask4、整...

利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像roi区域中的人和物,并将提取出来的人或物添加在其他图像上。

1、实现原理

先通过cv.cvtcolor()函数,将原rgb彩色图像转换为hsv色彩空间的图像,然后通过cv.inrange()函数获得roi区域的mask,最后利用cv.bitwise()函数提取得到roi区域。

2、使用的函数简述

(1) cv.cvtcolor(img, cv.color_bgr2hsv)函数

img为要进行色彩空间转换的原图

cv.color_bgr2hsv即将原图rgb色彩空间转换为hsv色彩空间

(2) cv.inrange(hsv, (h_min, s_min, v_min), (h_max, s_max, v_max))函数

cv.inrange函数通过设置不同的h、s、v的min和max阈值可以获取不同色彩的一个二值的mask图,下图为各颜色的阈值表:

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

(3)cv.bitwise_and(img1, img2, mask),cv.bitwise_or(img1, img2, mask)和cv.bitwise_not(img)

第一个函数为按位与操作函数,将img1和img2在mask的区域内,r,g,b三个分量分别进行按位与操作。第二个函数为按位或操作函数,将img1和img2在mask的区域内,r,g,b三个分量分别进行按位或操作。第三个函数为按位取反操作函数,将img在r,g,b三个分量分别进行按位取反操作。

(4)cv.add(img1, img2)函数

将img1和img2 进行相加操作,img1和img2的尺寸必须要相同。

3、代码实现过程

原图如下:

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

如图,要从图中提取出卡通人物,并将其贴在其他背景上。

(1)读入原始图像

src = cv.imread('person.jpg')
cv.imshow('src', src)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

(2)获取mask

hsv = cv.cvtcolor(src, cv.color_bgr2hsv)       # 转换成hsv色彩风格
mask = cv.inrange(hsv, (35, 43, 46), (99, 255, 255))   # 利用inrange产生mask
cv.imshow('mask1', mask)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

由于背景为绿色,可以提取绿色背景的mask,由上表可以查出绿色和青色的值,设置好参数后,就可以获得mask(白色区域才是mask区域):

注意:这里获取的mask为背景的mask,我们要获得人物的mask。

(3)获取人物mask

通过逻辑非操作取反,即可获得人物的mask区域(白色区域):

mask = cv.bitwise_not(mask)
cv.imshow('mask2', mask)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

(4)获取人物

将原始图像与原始图像在mask区域进行逻辑与操作,即可获取

timg1 = cv.bitwise_and(src, src, mask=mask)
cv.imshow('timg1', timg1)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

以上操作即提取了图像中的roi(卡通人)区域,下面介绍将介绍将提取出来的图贴到其他背景上。

(5)新建一张与原始图一样大小的蓝色的背景图

background = np.zeros(src.shape, src.dtype)
background[:,:,0] = 255

(6)得到蓝色背景的mask

mask = cv.bitwise_not(mask)
dst = cv.bitwise_or(timg1, background, mask=mask)
cv.imshow('dst1', dst)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

(7)将人物图贴到蓝色背景上

dst = cv.add(dst, timg1)
cv.imshow('dst2', dst)

Python+OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取

4、整体代码 

import cv2 as cv
import numpy as np

src = cv.imread('person.jpg')
cv.imshow('src', src)
hsv = cv.cvtcolor(src, cv.color_bgr2hsv)       # 转换成hsv色彩风格
mask = cv.inrange(hsv, (35, 43, 46), (99, 255, 255))        # 利用inrange产生mask
cv.imshow('mask1', mask)
cv.imwrite('mask1.jpg', mask)

# 获取mask
mask = cv.bitwise_not(mask)
cv.imshow('mask2', mask)
cv.imwrite('mask2.jpg', mask)
timg1 = cv.bitwise_and(src, src, mask=mask)
cv.imshow('timg1', timg1)
cv.imwrite('timg1.jpg', timg1)

# 生成背景
background = np.zeros(src.shape, src.dtype)
background[:,:,0] = 255

# 将人物贴到背景中
mask = cv.bitwise_not(mask)
dst = cv.bitwise_or(timg1, background, mask=mask)
cv.imshow('dst1', dst)
cv.imwrite('dst1.jpg', dst)

dst = cv.add(dst, timg1)
cv.imshow('dst2', dst)
cv.imwrite('dst2.jpg', dst)

cv.waitkey(0)
cv.destroyallwindows() 

以上就是python+opencv数字图像处理之roi区域的提取的详细内容,更多关于python opencv roi区域的提取的资料请关注其它相关文章!