如何通过直方图从蒙版图像中提取颜色特征？

Question

我从图像中提取了一个对象，所以现在我有 a masked image with a tennis ball and a black background。

我想通过直方图单独从网球中提取颜色特征。这是我到目前为止的代码，但是从直方图的外观来看，黑色背景支配着任何其他颜色，这使得直方图无效：

from PIL import Image
from pylab import *

# Import image and convert to gray
image = Image.open("res_300.png")
im = image.convert('L')
im_array = array(im)

# Create a new figure
figure()
gray()

# Show contours with origin upper left corner
contour(im, origin='image')
axis('equal')
axis('off')

# Create histogram
figure()
hist(im_array.flatten(), 128)
show()

有没有办法在忽略黑色背景的情况下，根据网球BGR颜色特征绘制直方图？

我是 python 菜鸟。谢谢。

Answer 1

您可以 neglect/remove 所有 3 个 RGB 通道的低强度值（对应于黑色）。然后在所有3个通道中取平均值，得到所需物体对应的RGB值。

Answer 2

要将颜色通道拆分为 BGR，我们可以使用 cv2.split() 然后使用 cv2.calcHist() 使用直方图提取颜色特征。要删除占主导地位的黑色背景，我们可以将范围设置为 [1, 256].

from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

image = cv2.imread('1.png')

channels = cv2.split(image)
colors = ("b", "g", "r")

plt.figure()
plt.title("Color Histogram")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("# of Pixels")
features = []

# Loop over the image channels (B, G, R)
for (channel, color) in zip(channels, colors):

    # Calculate histogram
    hist = cv2.calcHist([channel], [0], None, [255], [1, 256])
    features.extend(hist)

    # Plot histogram
    plt.plot(hist, color = color)
    plt.xlim([0, 256])

plt.show()

Answer 3

也有 np.histogram 这样做。与 nathancy 的回答类似，可以从 1 设置限制以忽略黑色背景：

image = cv2.imread('8fk43.png')

plt.figure(figsize=(10,6))

for i, c in zip(range(3), 'bgr'):
    hist,bins = np.histogram(image[:,:,i], bins=range(0,256))

    plt.plot(bins[1:-1], hist[1:], c=c)

plt.show()

输出：

注意：上面的做法有些不对。想想纯绿色(0,255,0)会在red/blue频道被忽略。正确的方法是先将网球蒙版，然后将蒙版作为权重传给np.histogram。

例如，在这种情况下，可以简单地将 mask 视为所有通道都非零的位置：

mask = (image>0).sum(-1)
mask = np.array(mask>0, dtype=np.uint8)

给出掩码：

然后，

plt.figure(figsize=(10,6))

for i, c in zip(range(3), 'bgr'):
    hist,bins = np.histogram(image[:,:,i], bins=range(0,256), weights=mask)

    plt.plot(bins[:-1], hist, c=c)

plt.show()

给出了一个相对于球的实际大小更合理的直方图：

如何通过直方图从蒙版图像中提取颜色特征？

How to extract color features via histogram from a masked image?

python

opencv

background-color

feature-extraction

feature-detection