语义分割笔记(三):通过opencv对mask图片来画分割对象的外接椭圆

简介: 这篇文章介绍了如何使用OpenCV库通过mask图像绘制分割对象的外接椭圆。首先,需要加载mask图像,然后使用`cv2.findContours()`寻找轮廓,接着用`cv2.fitEllipse()`拟合外接椭圆,最后用`cv2.ellipse()`绘制椭圆。文章提供了详细的代码示例,展示了从读取图像到显示结果的完整过程。

mask图像介绍

根据 mask 图像来画分割对象的外接椭圆是一种常见的图像分割任务。Mask 图像通常是一个二值图像,其中包含了感兴趣对象的像素。通常情况下,白色像素表示对象,黑色像素表示背景。

步骤

以下是一般的步骤,演示如何根据 mask 图像来画分割对象的外接椭圆:

  • 加载 Mask 图像: 读取包含对象分割信息的 mask 图像。这个图像可以是单通道的灰度图像,其中对象区域是白色,或者是具有 alpha 通道的带有透明背景的图像。
  • 寻找对象轮廓: 使用 cv2.findContours() 函数查找 mask 图像中对象的轮廓。这些轮廓将帮助我们确定对象的形状。
  • 拟合外接椭圆: 对每个对象轮廓,使用 cv2.fitEllipse() 函数计算其外接椭圆。
  • 绘制外接椭圆: 使用 cv2.ellipse() 函数将计算得到的外接椭圆绘制在原始图像上,或者创建一个新的图像来显示结果。

代码

输入图片
在这里插入图片描述
代码

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('7.png')
# print(image.shape)
# exit()
# 将图像转换为灰度
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用二值化处理图像
ret, binary_image = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找二值化图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # CHAIN_APPROX_SIMPLE

# 遍历轮廓并绘制外接圆
for contour in contours:
    if len(contour) >= 5:
        # 计算外接椭圆
        ellipse = cv2.fitEllipse(contour)

        # 绘制外接椭圆
        cv2.ellipse(image, ellipse, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Image with Circles', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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