[英]Extract bounding box and save it as an image
假设您有以下图像:
现在我想将每个独立的字母提取到单独的图像中。 目前,我已经恢复了轮廓,然后绘制了一个边界框,在本例中为字符a
:
在此之后,我想提取每个框(在本例中为字母a
)并将其保存到图像文件中。
预期结果:
到目前为止,这是我的代码:
import numpy as np
import cv2
im = cv2.imread('abcd.png')
im[im == 255] = 1
im[im == 0] = 255
im[im == 1] = 0
im2 = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(im2,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i in range(0, len(contours)):
if (i % 2 == 0):
cnt = contours[i]
#mask = np.zeros(im2.shape,np.uint8)
#cv2.drawContours(mask,[cnt],0,255,-1)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow('Features', im)
cv2.imwrite(str(i)+'.png', im)
cv2.destroyAllWindows()
提前致谢。
下面会给你一封信
letter = im[y:y+h,x:x+w]
这是一种方法:
找到轮廓后,我们使用cv2.boundingRect()
来获取每个字母的边界矩形坐标。
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
为了提取 ROI,我们使用 Numpy 切片
ROI = image[y:y+h, x:x+w]
由于我们有边界矩形坐标,我们可以绘制绿色边界框
cv2.rectangle(copy,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),2)
这是检测到的字母
这是每个保存的字母 ROI
import cv2
image = cv2.imread('1.png')
copy = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_OTSU + cv2.THRESH_BINARY)[1]
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
ROI_number = 0
for c in cnts:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
ROI = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_number), ROI)
cv2.rectangle(copy,(x,y),(x+w,y+h),(36,255,12),2)
ROI_number += 1
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('copy', copy)
cv2.waitKey()
def bounding_box_img(img,bbox):
x_min, y_min, x_max, y_max = bbox
bbox_obj = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
return bbox_obj
img = cv2.imread("image.jpg")
cropped_img = bounding_box_img(img,bbox)
cv2.imshow(cropped_img)
这将返回裁剪图像(边界框)
在这种方法中,边界框坐标基于 pascal-voc 注释格式,如这里
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