相关疑难解决方法(0)

OpenCV删除背景

我试图删除一些图像的背景,调整一些值,并使用一些方法,如morphologyEx给我一个aceptable结果但仍然剩下一些孔,在最后一种情况下,孔不会填充甚至迭代每个轮廓并绘制它与-1.我可以看到阈值图像真的很好,整个形状都用线条,但我不知道如何继续......

更新 我已经改变了我的代码,所以我得到了更好的结果,但我仍然有一些漏洞......如果我能填补这些漏洞,那么剧本就会完美无缺.

def get_contrasted(image, type="dark", level=3):
    maxIntensity = 255.0 # depends on dtype of image data
    phi = 1
    theta = 1

    if type == "light":
        newImage0 = (maxIntensity/phi)*(image/(maxIntensity/theta))**0.5
        newImage0 = array(newImage0,dtype=uint8)
        return newImage0
    elif type == "dark":
        newImage1 = (maxIntensity/phi)*(image/(maxIntensity/theta))**level
        newImage1 = array(newImage1,dtype=uint8)

        return newImage1

def sharp(image, level=3):
    f = cv2.GaussianBlur(image, (level,level), level)
    f = cv2.addWeighted(image, 1.5, f, -0.5, 0)
    return f

original_image = imread('imagen.jpg')
# 1 Convert to gray & Normalize
gray_img = …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python opencv

10
推荐指数
2
解决办法
1万
查看次数

cv2.warpPerspective 产生黑色虚线边缘

我正在尝试使用 warpPerspective 变换在围板上实现皮卡丘图像。输出没有平滑的边缘,而是有点。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("base_img.jpg")


h_base, w_base = image.shape[0], image.shape[1]

white_subject =  np.ones((480,640,3),dtype="uint8")*255
h_white, w_white = white_subject.shape[:2]

subject = cv2.imread('subject.jpg')


h_sub, w_sub = subject.shape[:2]

pts2 = np.float32([[109,186],[455,67],[480,248],[90,349]])
pts3 = np.float32([[0, 0], [w_white, 0], [w_white, h_white], [0, h_white]])

transformation_matrix_white = cv2.getPerspectiveTransform(pts3, pts2)
mask = cv2.warpPerspective(white_subject, transformation_matrix_white, (w_base, h_base)) 
image[mask==255] = 0

pts3 = np.float32([[0, 0], [w_sub, 0], [w_sub, h_sub], [0, h_sub]])
transformation_matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts3, pts2)
warped_image = cv2.warpPerspective(subject, transformation_matrix, (w_base, h_base)) 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

围板图片

在此输入图像描述

皮卡丘图片

在此输入图像描述

输出图像 …

python opencv computer-vision

4
推荐指数
1
解决办法
1463
查看次数

标签 统计

opencv ×2

python ×2

computer-vision ×1