运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Spyder 今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：
图片读取
代码语言：javascript复制###############头文件
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
#from skimage import io
import random
from PIL import Image首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示“
代码语言：javascript复制img = cv2.imread("1_3img.png")############图片读取
#cv2.imshow('picture', img)
#cv2.waitKey(0)
pictue_size=img.shape
picture_height=pictue_size[0]
picture_width=pictue_size[1]边界提取
代码语言：javascript复制################灰度化，以及二值化
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv2.threshold(gray,1,255,cv2.THRESH_BINARY)
############################
######################边界提取，contours包含边界值的坐标
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 边界提取采用cv2.findContours，在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像，这里要说明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours输出的值不同，有两个有三个，我们这个opencv版本输出为两个。 coontours为所有边界点的集合，是一个list，我们图中有三个区域，所以len（list）=3，每一个list里包含边界值数据。
图片提取
代码语言：javascript复制img2=[0 for i in range(len(contours))]
print(len(contours))
for i in range(len(contours)):
img2[i]=cv2.imread("./blackboard/test.jpg")############黑色底板图片读取
print(img2[i].shape)
# cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,0,255),3) #########画边界
###############全图片遍历找到相应的在轮廓之内的点
for a in range(picture_height):
for b in range(picture_width):
#############################################辨别是否在轮廓内是定义为1，不是定义为-1
result = cv2.pointPolygonTest(contours[i], (a,b), False)
if result 0:
img2[i][b,a]=100
##############下面填写保存代码
scipy.misc.imsave('picture' str(i) '.jpg',img2[i])我们先读取一个黑色底版图片，里面所有的值为0，通过cv2.pointPolygonTest函数来分析像素点的位置是否在边界区域内，是返回1，不是返回-1，是的点我们赋值为100，并保存，最后得到我们想要的图片啦
到此这篇关于python用opencv完成图像分割并进行目标物的提取的文章就介绍到这了,更多相关python opencv图像分割并提取内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
