检测图像中的主要对象？答案

【问题标题】：Detect Main Object in Image?检测图像中的主要对象？
【发布时间】：2025-12-07 03:35:01
【问题描述】：

我有如下图所示的图片。我的第一个想法是从图像的角落开始使用洪水填充，制作一个蒙版，然后我可以稍后提取鞋子。 Opencv 或其他 Python 库有没有更好的方法？

【问题讨论】：

您到底想要什么？您不能使用 Python 图像库 (PIL) 来检测所有白色像素吗？也许您还想研究 Canny 边缘检测 (opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/…)？
我不想要边缘，我想要一个可以提取鞋子所有像素的蒙版。另外，我不知道背景是否永远是白色的
好的，很清楚。不幸的是，我也无法进一步帮助您。 :-(
别担心！希望之前有人遇到过这个问题
活动轮廓可能是您正在寻找的（尽管它们很慢）。请参阅this answer 了解该做什么。虽然它适用于 Matlab，但我相信你可以找到 Python/OpenCV 类似的东西。

标签： python opencv image-processing numpy computer-vision

【解决方案1】：

在 Lyst 上有一篇关于这个问题的帖子。确切地说，我的意思是分割鞋子。这是link

基本上，他们使用的步骤是：

反转颜色
应用 Sobel 过滤器
应用高斯模糊
阈值
洪水填充

示例以python代码sn-p结尾。

在你的情况下，如果你总是有白色背景，你可能只使用阈值。

【讨论】：

【解决方案2】：

这里我用颜色值移除像素，你可以修改它。

from PIL import Image
#here i am using 1.jpg to 40.jpg images
#code will remove all pixel which is graterthan (245,245,245)
for i in range(1,41):
    i = str(i)
    img = Image.open(i+'.jpg') #open image
    img = img.convert("RGBA")
    datas = img.getdata()
    newData = []
    for item in datas:
        if item[0] >= 245 and item[1] >= 245 and item[2] >= 245:    #check pixel color
            newData.append((255, 255, 255, 0))                   
        else:
            newData.append(item)
    i = int(i)
    print i 
    img.putdata(newData)
    i = str(i)
    #img = img.convert("LA") convert image in Grayscale
    img.save(i+'.png', "PNG") #save as png file

【讨论】：