opencv 目标的前景像素点集合内部最大的内切圆盘 opencv选取图像局部区域

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mob6454cc66e0d5 2024-02-19 17:05:45

文章标签 opencv 图像识别右键百度图像处理 文章分类 计算机视觉人工智能

背景

小编最近在接触处理图像的东西，因为研究生搞得是nlp，对于图像处理并不是太在行，但是，在研究生的时候，帮助过其他实验室的处理过部分图像问题，因此，知道还有一个叫opencv的东西，现在用起来，不可谓之不强大。接下来，我带领大家感受一下opencv的魅力所在。

需求

这个需求是这样的，需要通过计算机读取一张图片，然后，在图片上画出需要的图像轨迹，将这个图像抠下来进行后续处理。

过程

首先，百度(惊不惊喜，意不意外)；
第二，我百度了一波之后，发现并没有我需要的功能，然后自己去啃了opencv；
第三，把部分函数拿出来，试着调用一番，经调试成功。
好了，以上就是怎么实现的功能，本篇文章就到这了(这样写肯定被一大群人骂)。

需要的函数

imread
这个函数就比较好懂了，拆开就知道，image，read，读图像；
namedWindow
这个函数也还可以，照样拆开，named，window，窗口命名；
imshow
这个同样道理，图像展示；
destroyAllWindows
这个同样，销毁所有窗口；
waitKey
这个函数，是在imshow之后用，表示图像可以展示多长时间；
setMouseCallback
这个函数才是重点，啥意思呢，响应鼠标操作，主要有三个参数组成，第一，本次操作的名称；第二，需要响应的函数；第三，参数；
其中第二的响应的函数，里面包括众多的事件：
Event:
define CV_EVENT_MOUSEMOVE 0 //滑动
define CV_EVENT_LBUTTONDOWN 1 //左键点击
define CV_EVENT_RBUTTONDOWN 2 //右键点击
define CV_EVENT_MBUTTONDOWN 3 //中键点击
define CV_EVENT_LBUTTONUP 4 //左键放开
define CV_EVENT_RBUTTONUP 5 //右键放开
define CV_EVENT_MBUTTONUP 6 //中键放开
define CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK 7 //左键双击
define CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK 8 //右键双击
define CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK 9 //中键双击
Flags:
define CV_EVENT_FLAG_LBUTTON 1 //左鍵拖曳
define CV_EVENT_FLAG_RBUTTON 2 //右鍵拖曳
define CV_EVENT_FLAG_MBUTTON 4 //中鍵拖曳
define CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY 8 //(8~15)按Ctrl不放事件
define CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY 16 //(16~31)按Shift不放事件
define CV_EVENT_FLAG_ALTKEY 32 //(32~39)按Alt不放事件
看到这些很头大吧，没关系，接下来，我们只讲功能，不讲函数。

代码走起

list1 = []
list2 = []


# 鼠标点击事件
def on_EVENT_LBUTTONDOWN(event, x, y, flags, param):
    if flags == 1:
        if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
            # xy = "%d,%d" % (x, y)
            list1.append(x)
            list2.append(y)
            cv2.circle(param, (x, y), 1, (255, 0, 0), thickness=-1)
            # cv2.imshow('img', param)


# 获取坐标位置
def get_coor():
    img = cv2.imread('' + 'WX20201027-160735@2x.png')
    cv2.namedWindow("image")
    cv2.setMouseCallback("image", on_EVENT_LBUTTONDOWN, param=img)
    while 1:
        cv2.imshow("image", img)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    cv2.destroyAllWindows()
get_coor()
up = sorted(list2)[0]
lower = sorted(list2)[-1]
left = sorted(list1)[0]
right = sorted(list1)[-1]

def select_pic(write_path, image, up, lower, left, right, i):
    image = cv2.imread(image)
    cv2.imwrite(write_path + '{}.jpg'.format(str(i)), image[up:lower, left:right])
select_pic('','WX20201027-160735@2x.png',up, lower, left, right,0)

刚开始图像：

opencv 目标的前景像素点集合内部最大的内切圆盘 opencv选取图像局部区域_opencv