数据增强——python opencv 找出图像中的最大轮廓并填充（生成mask）——python 轮廓内部填充

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-08-31 11:15 82阅读 0赞

### python opencv 找出图像中的最大轮廓并填充（生成mask）——python 轮廓内部填充 ###

*  原图
 *  效果图
 *  代码

# 原图 #

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# 效果图 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21hb19odWlfZmVp_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 代码 #

import cv2
    import numpy as np
    
    
    img = cv2.imread('test/red_che_0.jpg')
    
    mask = img.copy()
    
    # 二值化，100为阈值，小于100的变为255，大于100的变为0
    # 也可以根据自己的要求，改变参数：
    # cv2.THRESH_BINARY
    # cv2.THRESH_BINARY_INV
    # cv2.THRESH_TRUNC
    # cv2.THRESH_TOZERO_INV
    # cv2.THRESH_TOZERO
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    etVal, threshold = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # OpenCV定义的结构元素
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    # 腐蚀图像
    eroded = cv2.erode(threshold, kernel)
    # 膨胀图像
    dilated = cv2.dilate(eroded, kernel)
    # 高斯滤波
    Gaussian = cv2.GaussianBlur(dilated, (5, 5), 0)
    # 寻找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(Gaussian, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    valid = len(contours) > 0
    # 找到所有的轮廓
    #contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    
    area = []
    
    # 找到最大的轮廓
    for k in range(len(contours)):
        area.append(cv2.contourArea(contours[k]))
    max_idx = np.argmax(np.array(area))
    
    # 填充最大的轮廓
    mask = cv2.drawContours(mask, contours, max_idx, 0, cv2.FILLED)
    
    # 保存填充后的图像
    
    cv2.namedWindow("mask",0)
    cv2.imshow("mask", mask)
    cv2.waitKey(200)
    cv2.waitKey(0)

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