反转轮廓和扩展轮廓之间的像素颜色答案

【问题标题】：Invert pixel color between a contour and the extended contour反转轮廓和扩展轮廓之间的像素颜色
【发布时间】：2018-09-20 20:07:08
【问题描述】：

在图像中，我正在寻找轮廓，然后一次选择一个轮廓，然后修改每个轮廓。我只需要在这两条轮廓线之间反转区域的颜色。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
%matplotlib inline
im = cv2.imread('bigO.jpg')
im = np.invert(im)
imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# plt.figure(figsize=(10,10))
# plt.imshow(imgray)
ret,thresh = cv2.threshold(imgray, 127,255,cv2.THRESH_BINARY)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#Get any one contour
cnt = contours[1]

#Extend the contour
def rand_xy(mu, sigma):
    return np.random.normal(mu, sigma), np.random.normal(mu, sigma)
cnt_new = np.asarray([point + rand_xy(mu = 5., sigma = 0.5) for point in cnt], dtype=np.int32)

#DRAW CONTOURS
cv2.drawContours(im, cnt, -1, (255, 0, 0), 1)
cv2.drawContours(im, cnt_new, -1, (255, 0, 0), 1)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(im)

#Here I need to invert the color of images between the contours.

预期输出：

预期的是在两个轮廓之间像素倒置的整个图像。

【问题讨论】：

如果您的图像是二进制 (uint8) 并且您想要反转它，为什么不直接应用 cv2.bitwise_not(im) 呢？
OP 是只在两个轮廓之间而不是整个图像之间反转颜色。添加了一张图片以使问题更清楚
1.制作蒙版：在新的空白图像上标记轮廓之间的空间，使其在轮廓之间为黑色，否则为白色（可能更容易绘制相反的然后反转蒙版）。 2. 使用该新蒙版选择反转颜色的位置，方法是将其作为cv2.bitwise_not(img, mask=...) 中的mask 参数传递。这将翻转 img 中像素的颜色，仅在您的蒙版中它们为白色（非零）的位置。

标签： python opencv graphics

【解决方案1】：

对图像进行二值化并通过按位非运算符对其进行反转

im = np.clip(im,0,255).astype(np.uint8)
im = cv2.bitwise_not(im)

或：

_, im = cv2.threshold(im.astype(np.uint8),0,255,cv2.THRESH_OTSU|cv2.THRESH_BINARY_INV)

【讨论】：

OP 是只在两个轮廓之间反转颜色，而不是整个图像。我又添加了一张图片以使其清晰
最后一张图片是预期的输出吗？
如果我很好理解你想区分两个轮廓的点吗？为什么不简单地做： cv2.drawContours(im, cnt, -1, (255, 0, 0), 1) cv2.drawContours(im, cnt_new, -1, (0, 0, 255), 1) 而不是： cv2.drawContours(im, cnt, -1, (255, 0, 0), 1) cv2.drawContours(im, cnt_new, -1, (0, 0, 255), 1)
预期是整个图像，两个轮廓之间的像素倒置。