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
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()
输出图片
