執行平臺： Windows
Python版本： Python3.x
IDE： Spyder
今天我們想實現的功能是對單個目標圖片的提取如圖所示：

圖片讀取

###############標頭檔案
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

首先要完成圖片的讀取，通過cv2.imshow顯示``

img = cv2.imread("1_3img.png")############圖片讀取
#cv2.imshow('picture',img) 
#cv2.waitKey(0)
pictue_size=img.shape
picture_height=pictue_size[0]
picture_width=pictue_size[1]

邊界提取

################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) 
############################

######################邊界提取，contours包含邊界值的座標
contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 

邊界提取採用cv2.findContours，在進行邊緣提取的時候要把影象處理為二值影象，這裡要說明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours輸出的值不同，有兩個有三個，我們這個opencv版本輸出為兩個。

圖片提取

img2=[0 for i in range(len(contours))]
print(len(contours))
for i in range(len(contours)):
  img2[i]=cv2.imread("./blackboard/test.jpg")############黑色底板圖片讀取
  print(img2[i].shape)
#  cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,255),3) #########畫邊界 
  ###############全圖片遍歷找到相應的在輪廓之內的點
  for a in range(picture_height):
    for b in range(picture_width):
      #############################################辨別是否在輪廓內是定義為1，不是定義為-1
      result = cv2.pointPolygonTest(contours[i],(a,b),False)
      if result>0:
        img2[i][b,a]=100
  ##############下面填寫儲存程式碼
  scipy.misc.imsave('picture'+str(i)+'.jpg',img2[i])

我們先讀取一個黑色底版圖片，裡面所有的值為0，通過cv2.pointPolygonTest函式來分析畫素點的位置是否在邊界區域內，是返回1，不是返回-1，是的點我們賦值為100，並儲存，最後得到我們想要的圖片啦

到此這篇關於python用opencv完成影象分割並進行目標物的提取的文章就介紹到這了,更多相關python opencv影象分割並提取內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！