如何使用 opencv 和 Python 在 ROI 内找到轮廓？

Question

我正在尝试在图像的特定区域中查找轮廓。是否可以只显示 ROI 内的轮廓而不显示图像其余部分的轮廓？我在另一个类似的 post 中读到我应该使用面具，但我认为我没有正确使用它。我是 openCV 和 Python 的新手，所以非常感谢任何帮助。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('size4.avi')
x, y, w, h= 150, 50, 400 ,350
roi = (x, y, w, h)

while(True): 
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
    im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,    cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    roi = cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)
    mask = np.zeros(roi.shape,np.uint8)
    cv2.drawContours(mask, contours, -1, (0,255,0), 3)

    cv2.imshow('img', frame)

Answer 1

为了在 Python 中设置 ROI，我们使用标准 NumPy 索引 such as in this example。

因此，为了 select 正确的 ROI，您不使用 cv2.rectangle 函数（用于绘制矩形），而是这样做：

 _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
 roi = thresh[x:(x+w), y:(y+h)]
 im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(roi, cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Answer 2

既然你是新手，我已经给出了解决方案并配图

将以下内容视为您的原始图片：

假设以下红色区域是您的感兴趣区域 (ROI)，您希望在其中找到轮廓：

首先，构造一个相同大小的黑色像素图像。 必须相同尺寸：

black = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), np.uint8) #---black in RGB

现在形成遮罩并突出显示 ROI：

black1 = cv2.rectangle(black,(185,13),(407,224),(255, 255, 255), -1)   #---the dimension of the ROI
gray = cv2.cvtColor(black,cv2.COLOR_BGR2GRAY)               #---converting to gray
ret,b_mask = cv2.threshold(gray,127,255, 0)                 #---converting to binary image

现在用你的原始图像遮盖上面的图像：

fin = cv2.bitwise_and(th,th,mask = mask)

现在使用 cv2.findContours() 查找上图中的轮廓。

然后用cv2.drawContours()在原图上画轮廓。您最终将获得：

可能还有更好的方法，但这样做是为了让您了解 OpenCV 中可用的 按位 AND 操作，它专门用于屏蔽

如何使用 opencv 和 Python 在 ROI 内找到轮廓？

How can I find contours inside ROI using opencv and Python?

python

opencv

roi