openCV中的图像分割

Question

我有一张道路的图像。

我对其应用了颜色阈值并得到了一个黄色和白色标记的蒙版 (cv2.inRange)

然后我在蒙版上应用了特定区域的轮廓来去除噪点 (cv2.findContours)

我得到了很好的面具，车道是白色的，其他地方都是黑色的。

但是，我无法将三个车道分成单独的数组 - 我尝试了 分水岭算法，它为我提供了车道的边界，但没有将它们分成不同的数组。

我想要的结果是拥有三个独立的数组，每个数组包含每个车道的所有像素数。

我也扭曲了图像。

下面的截图是掩码和原始扭曲图像的按位和。

Answer 1

您可以找到轮廓并填充它们并用作蒙版。 要查找轮廓，您可以使用OpenCV 中的cv2.findContours() 函数。您可以在OpenCV Docs 中找到示例。
在文档中，您可以通过以下方式获取轮廓，

_, contours, _ = cv2.findContours(your_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

变量contours 将有一个轮廓列表。在您的情况下，每条车道都将作为单独的轮廓添加。

然后如this回答中所述，您可以创建掩码。

masks = []
for contour in contours:
    img = np.zeros( (height, width) ) 
    cv2.fillPoly(img, pts =[contours], color=(255,255,255))
    masks.append(img)

你也可以使用cv2.drawContours函数，设置thickness=cv2.FILLED来创建掩码。

修改

首先确保rgb 值中的所有黑色区域都是(0, 0, 0)。然后你可以尝试here 中的值作为第二个参数，here 中的值作为findContours() 函数的第三个参数..