如何使用 opencv 操作將 `plt.imsave` 替換為 `cmap` 選項設置為 `gray`？

Question

這是我正在使用的源圖像：

我正在使用這個github 存儲庫（我使用的文件是tools/test_lanenet.py ）來進行二進制車道分割。 現在我得到了這張圖片：

第二個圖像實際上是由這個命令產生的圖像：

# this line results in an array with the shape of (512, 256). this is just a hypothetical line of code. what I really care is the line which saves the image with matplotlib library. 
binary_seg_image = lane_segmenter.binary_segment()
# this line saves the image
plt.imsave('binary_image_plt.png', binary_seg_image[0] * 255, cmap='gray')

首先，我必須對 opencv 模塊執行相同的操作，最好更快。

在接下來的操作中，我必須將第二幅圖像中分割的車道映射到源圖像道路車道上。 我想我必須使用第二張圖像作為掩碼並使用cv2.bitwise_and來做工作嗎？ 有誰能夠幫助我？

謝謝你們

Answer 1

如果您想為蒙版存在的圖像着色，那么這是使用 Python/OpenCV 的一種方法。 代替 bitwise_and，您只需在蒙版為白色的地方進行 numpy 着色。 再次注意，您的圖像大小不同，我不知道如何最好地對齊它們。 我把它留給你。 我正在使用您的兩個輸入圖像，就像我的其他答案一樣。 代碼幾乎相同。

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('road.png')
ht, wd, cc = img.shape
print(img.shape)

# read mask as grayscale
gray = cv2.imread('road_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hh, ww = gray.shape
print(gray.shape)

# get minimum dimensions
hm = min(ht, hh)
wm = min(wd, ww)
print(hm, wm)

# crop img and gray to min dimensions
img = img[0:hm, 0:wm]
gray = gray[0:hm, 0:wm]

# threshold gray as mask
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
print(thresh.shape)

# apply mask to color image
result = img.copy()
result[thresh==255] = (0,0,255)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('road_colored_by_mask.png', result)

Answer 2

你的圖片大小不一樣。 要將黑白圖像屏蔽到彩色圖像上，它們需要對齊。 我試圖在左上角簡單地將它們裁剪為相同的最小尺寸，但這並沒有正確對齊它們。

然而，一旦你弄清楚如何對齊它們，這個 Python/OpenCV 代碼會給你一些如何開始的想法。

顏色輸入：

黑白車道圖像：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('road.png')
ht, wd, cc = img.shape
print(img.shape)

# read mask as grayscale
gray = cv2.imread('road_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hh, ww = gray.shape
print(gray.shape)

# get minimum dimensions
hm = min(ht, hh)
wm = min(wd, ww)
print(hm, wm)

# crop img and gray to min dimensions
img = img[0:hm, 0:wm]
gray = gray[0:hm, 0:wm]

# threshold gray as mask
thresh = cv2.threshold(gray,128,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
print(thresh.shape)

# make thresh 3 channels as mask
mask = cv2.merge((thresh, thresh, thresh))

# apply mask to color image
result = cv2.bitwise_and(img, mask)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('masked image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('road_masked_on_black.png', result)