使用 Python OpenCV 缩小和放大轮廓图像答案

【问题标题】：shrink and enlarge contour image with Python OpenCV使用 Python OpenCV 缩小和放大轮廓图像
【发布时间】：2021-12-23 22:46:50
【问题描述】：

我有一个带有如下对象的图像：

我可以检测轮廓并得到一个只有球区域的掩码，但我的 ROI 是边缘区域，这意味着我需要一个更大和更小的掩码结合起来得到这个：

所以我的问题是：如何缩小/放大轮廓中心周围的轮廓蒙版？

【问题讨论】：

我不确定我是否理解。但如果我这样做了，那么您可以使用形态扩张和侵蚀来分别放大和缩小蒙版。
谢谢你的想法，我刚刚尝试过侵蚀，当内核大小或交互更大时，轮廓的形状被扭曲：椭圆看起来像平行四边形。你知道如何避免它吗？

标签： python numpy opencv contour edge-detection

【解决方案1】：

这是在 Python/OpenCV 中执行此操作的一种方法。

 - Read the input
 - Convert to grayscale
 - Threshold
 - Use morphology close and open to clean up noise and small regions to form a mask
 - Dilate the mask
 - Erode the mask
 - Merge the input and dilated mask
 - Merge the eroded mask with the previous result
 - Save the result

输入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread("basketball.png")

# convert img to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# make anything not white into black
mask = gray.copy()
mask[mask!=255] = 0

# invert mask so center is white and outside is black
mask = 255 - mask

# close open mask to clean up small regions and make 3 channels
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

# erode mask
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (51,51))
erode = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_ERODE, kernel)

# dilate mask and make 3 channels
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (51,51))
dilate = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_DILATE, kernel)

# merge image onto dilated mask using mask
result = np.where(mask==(255,255,255), img, dilate)

# merge inverted erode onto result using erode
result = np.where(erode==(255,255,255), (255-erode), result)

# write result to disk
cv2.imwrite("basketball_mask.png", mask)
cv2.imwrite("basketball_eroded_mask.png", erode)
cv2.imwrite("basketball_dilate_mask.png", dilate)
cv2.imwrite("basketball_dilate_mask.png", dilate)
cv2.imwrite("basketball_result.png", result)

# display it
cv2.imshow("image", img)
cv2.imshow("mask", mask)
cv2.imshow("erode", erode)
cv2.imshow("dilate", dilate)
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)

面具：

腐蚀面具：

扩张蒙版：

结果：

注意：如果扩张过多，则会到达图像的边缘，然后形状会发生变化。为避免这种情况，请使用足够的背景颜色填充输入以包含扩张后的大小。

【讨论】：

太棒了。非常感谢！