如何检测图像是否被部分遮挡？答案

【问题标题】：How to detect if an image is partially occluded?如何检测图像是否被部分遮挡？
【发布时间】：2014-08-20 03:07:47
【问题描述】：

我有大量航拍图像。其中一些镜头被部分遮挡。例如：

和

我正在尝试使用 OpenCV 自动检测哪些图像具有此功能。我最初的目的是检查多个图像中有多少图像是黑色的。但希望有一种聪明的方法可以单独处理图像。

【问题讨论】：

你能定义部分遮挡吗？遮挡是否可能是圆形的（或至少是圆形的一部分）。它们可以是不与边缘连接的遮挡吗？如果您能回答这些问题，可能会对解决方案有所帮助。

标签： python image opencv image-processing occlusion

【解决方案1】：

一个想法是确定图像上有多少黑色像素。为此，我们可以创建一个空白蒙版，然后使用np.where 将蒙版上所有检测到的黑色像素着色为白色。从这里我们可以用cv2.countNonZero 计算蒙版上白色像素的数量，然后计算像素百分比。如果计算的百分比大于某个阈值（例如 2%），则图像被部分遮挡。结果如下：

输入图片->掩码

Pixel Percentage: 3.33%
Occluded: True

Pixel Percentage: 2.54%
Occluded: True

代码

import cv2
import numpy as np

def detect_occluded(image, threshold=2):
    """Determines occlusion percentage and returns 
       True for occluded or False for not occluded"""

    # Create mask and find black pixels on image
    # Color all found pixels to white on the mask
    mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    mask[np.where((image <= [15,15,15]).all(axis=2))] = [255,255,255]

    # Count number of white pixels on mask and calculate percentage
    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    h, w = image.shape[:2]
    percentage = (cv2.countNonZero(mask)/ (w * h)) * 100
    if percentage < threshold:
        return (percentage, False)
    else:
        return (percentage, True)

image = cv2.imread('2.jpg')
percentage, occluded = detect_occluded(image)
print('Pixel Percentage: {:.2f}%'.format(percentage))
print('Occluded:', occluded)

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议使用某种带有黑色像素的填充算法。通过检查大的（连接的）黑色区域，您可以识别这些。这种方法的优点是您可以调整参数以提高攻击性（例如，何时将像素标记为黑色，连接区域必须有多大等）。

【讨论】：