在Python

Question

如何使用Python（以及某些工具，如OpenCV）以编程方式从左侧的图像转到右侧的图像？

我使用在线剪辑手工制作了这个。我在图像处理方面完全是菜鸟（特别是在实践中）。我正在考虑应用一些边缘或轮廓检测来创建一个蒙版，稍后我将在原始图像上应用它来绘制其他所有（感兴趣的区域除外）黑色。但我悲惨地失败了。

目标是预处理非常相似的图像的数据集，以便训练CNN二进制分类器。我试图通过将图像裁剪到感兴趣区域附近进行训练，但噪音非常高，以至于CNN完全没有学到任何东西。

有人可以帮我做这个预处理吗？

Answer 1

我使用OpenCV的watershed算法实现来解决您的问题。如果您阅读this great tutorial，可以了解如何使用它，因此我不会详细解释这一点。

我选择了四个点（标记）。一个位于您要提取的区域，一个位于外部，另外两个位于内部的下部/上部，您不感兴趣。然后我创建了一个空整数数组（所谓的标记图像）并用零填充它。然后我为标记位置的像素分配了唯一值。

下图显示了原始图像上绘制的标记位置和标记值：

我还可以在同一区域内选择更多标记（例如，属于您要提取的区域的几个标记），但在这种情况下，它们都应具有相同的值（在本例中为255）。

然后我用了分水岭。第一个输入是您提供的图像，第二个输入是标记图像（除标记位置外，其他任何位置都是零）。算法将结果存储在标记图像中;您感兴趣的区域标有区域标记的值（在本例中为255）：

我将没有255值的所有像素设置为零。我用3x3内核将获得的图像扩张三次。然后我使用扩张图像作为原始图像的掩模（我将掩模外的所有像素设置为零），这是我得到的结果：

您可能需要某种自动查找标记的方法。此任务的难度在很大程度上取决于输入图像的集合。在某些情况下，该方法可以非常简单和简单（如上面链接的教程），但有时这可能是一个难以破解的难题。但是我不能推荐任何东西，因为我不知道你的图像一般是什么样的（你只提供了一个）。 ：）