如何從 Python 中的蒙版分割圖像創建輪廓（厚度可控）？

Question

在這里，我有一張來自其中一個分割模型的分割圖像 output。 我想為這些掩碼創建一個輪廓，然后將該輪廓放在原始圖像上，以將圖像上的預測區域指示為分割 output。

我嘗試使用 PIL 過濾器 FIND_EDGES，但它為輪廓提供了非常薄的邊緣。

有沒有辦法將此蒙版圖像轉換為僅具有這些蒙版輪廓的圖像，我可以在其中控制輪廓的厚度？

Answer 1

如果我理解正確，您想找到所有斑點的輪廓，然后將此輪廓繪制到另一個具有可控輪廓厚度的圖像上。 您可以使用cv2.drawContours()執行此操作，並使用thickness參數控制輪廓厚度。 設置負值，例如。 -1 ，將填充輪廓，同時增加參數會給你一個更厚的輪廓。

在此示例中，我們使用 cv2.findContours() 找到每個 blob 的輪廓，然后使用cv2.drawContours() cv2.findContours()將輪廓繪制到蒙版上。 在您的情況下，您可以將其繪制到所需的圖像上，而不是將其繪制到蒙版上。 thickness=2 ：

thickness=5 ：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('1.png')
mask = np.ones(image.shape, dtype=np.uint8) * 255
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cnts = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    cv2.drawContours(mask, [c], -1, (36, 255, 12), thickness=5)

cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey()