OpenCV Python 删除图像中的某些对象

Question

我正在使用 python 与 opencv 和 numpy 来检测天文中的星星，例如这一张1图像。使用模板匹配，我可以通过在星形模板周围绘制一个矩形来检测具有阈值的星形（单击 2） 2 。我的下一个目标是基本上从图像中“删除”星星。

为此，我尝试使用不同的方法（cv2.blur 等）模糊图像，但它没有产生我正在寻找的效果。我的下一个想法是从星星周围的像素获取 RGB 数据，对它们进行平均，并使用选定的颜色为星星着色。这是最好的选择吗？我该怎么做？

我的代码如下。

import cv2
import numpy as np
import time

start = time.time()
threshold = 0.4
image = cv2.imread('lag.jpg')
imageG = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#cv2.imshow('original', image)
#cv2.imshow('greyscale', imageG)

template = cv2.imread('template.jpg', 0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(imageG,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
loc = np.where( res >= threshold)

for pt in zip(*loc[::-1]):
    a = cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 1)


cv2.imshow('lag.jpg', image)
end = time.time()
final = end - start
print(final)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

您可以创建一个遮罩，并使用cv2.inpaint使用区域边界附近的像素替换选定的“遮罩区域”。

由于您没有发布'template.jpg'，我创建了以下一个：

• 通过在零图像上绘制填充矩形来构建蒙版：

   mask = np.zeros_like(imageG)
   for pt in zip(*loc[::-1]):
       #a = cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 1)
       cv2.rectangle(mask, (pt[0]+3, pt[1]+3), (pt[0]+w-3, pt[1]+h-3), 255, -1)  # Reduce the size of the rectangle by 3 pixels from each side.
  

  注意：我用于cv2.rectangle保留您的原始代码，但我认为圆圈对于您的情况可能会更好。

• 用于inpaint去除遮蔽区域：

   image = cv2.inpaint(image, mask, 2, cv2.INPAINT_NS)
  

  您可以调整参数。

这是完整的代码：

import cv2
import numpy as np
import time

start = time.time()
threshold = 0.4
image = cv2.imread('lag.jpg')
imageG = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#template = cv2.imread('template.jpg', 0)
template = cv2.imread('template.png', 0)
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(imageG,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
loc = np.where( res >= threshold)


mask = np.zeros_like(imageG)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    #a = cv2.rectangle(image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 1)
    cv2.rectangle(mask, (pt[0]+3, pt[1]+3), (pt[0]+w-3, pt[1]+h-3), 255, -1)  # Reduce the size of the rectangle by 3 pixels from each side


image = cv2.inpaint(image, mask, 2, cv2.INPAINT_NS)

cv2.imshow('lag.jpg', image)
cv2.imshow('mask', mask)
end = time.time()
final = end - start
print(final)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

mask：

image（后inpaint）：

原始图像（用于比较）：

您可以使用少量尺寸的矩形（或圆形）来改进解决方案 - 使用较大的矩形来覆盖较大的星星。