如何根据颜色区分对象？

Question

我正在尝试从此图像中提取小对象。 我已经应用分水岭算法进行分割。 如何根据颜色区分对象？ 我正在尝试遵循本指南，但遇到异常错误。

需要提取的图像：

代码截图：

Answer 1

这里不需要真正的颜色检测，因为处理是在cv2.watershed的输出上cv2.watershed 。 这是一个np.int32类型的“图像” markers ，值为0, 1, 2, 3, ...用于cv2.watershed检测到的单个标记，而0是背景。 因此，除了迭代所有标记值（假设为i ），屏蔽markers == i的部分，并找到边界矩形的相应坐标，将该部分复制到新图像并将其保存到某个文件之外，别无他法.

这是一些代码，其中cv2.watershed是通过相应地使用cv2.findContours和cv2.drawContours来模仿的（关于这个问题的有趣部分只是第二个for循环）：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage import io          # Only needed for web grabbing images

# Load some image with circles from web
image = io.imread('https://www.teachertoolsinc.com/images/detailed/26/TCR77379.png')
plt.figure(1), plt.imshow(image), plt.title('original image'), plt.tight_layout()

# Mimic watershed result using findContours and drawContours
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
gray = cv2.threshold(gray, 16, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
cnts = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
markers = np.zeros_like(gray).astype(np.int32)
for i, cnt in enumerate(cnts):
    markers = cv2.drawContours(markers, [cnt], -1, i+1, cv2.FILLED)
plt.figure(2), plt.imshow(markers), plt.title('markers'), plt.colorbar(), plt.tight_layout()
plt.show()

# Assuming we only have markers now; iterate all values and crop image part
for i in np.arange(1, np.max(markers[:, :])+1):
    pixels = np.array(np.where(markers == i)).astype(np.int32)
    x1 = np.min(pixels[1, :])
    x2 = np.max(pixels[1, :])
    y1 = np.min(pixels[0, :])
    y2 = np.max(pixels[0, :])
    cv2.imwrite(str(i) + '.png', image[y1:y2, x1:x2, :])

这是输入图像：

那是模仿的markers “图像”（参见所提供的图像）：

而且，这里有两个切圆：

希望有帮助！

-----------------------
System information
-----------------------
Python:      3.8.1
Matplotlib:  3.2.0rc1
NumPy:       1.18.1
OpenCV:      4.1.2
-----------------------