在 python 中使用 opencv 剪切圖像的特定部分

Question

我有一張 IC 芯片的圖像，我想剪掉中心的標記。標記始終位於左下角圓圈上方的特定 position 上。 這個想法是首先找到我已經通過霍夫圓變換完成的圓 position。 現在我想剪掉標記所在的部分。 理想情況下，它應該不是正方形或矩形，而是更像圖像中的東西：

這是我的代碼的一部分：

        cimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        circles = cv2.HoughCircles(morph_image, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.3, 20, param1=50, param2=25, minRadius=15,
                                   maxRadius=19)

        if circles is not None:
            circles = np.uint16(np.around(circles))
            for i in circles[0, :]:
                # Zeichne äußeren Kreis
                cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), i[2], (0, 255, 0), 2)
                # Zeichne Kreiszentrum
                cv2.circle(cimg, (i[0], i[1]), 2, (0, 0, 255), 3)
                # Tupel mit x- und y-Koordinaten des Kreiszentrums
                circle_center = (i[0], i[1])
                print('Die Koordinaten des Kreiszentrums lauten: ', circle_center)
                """cv2.imshow('Kreis', cimg)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()"""
        else:
            circle_center = None
            print('Kein Kreis gefunden')
            """cv2.imshow('Kein Kreis', cimg)
            cv2.waitKey(0)
            cv2.destroyAllWindows()"""

所以我的cicle center有我的圓圈的中心 position （例如(124, 370) ）。 如何自動剪切圖像的這一部分？ 我可以以某種方式將其裁剪掉嗎？ 理想情況下，我想將標記裁剪到另一個圖像中以單獨檢查它，但我猜使用marking_img = img[y:y+h, x:x+w]的正常裁剪方法行不通。

編輯：這是原始圖像：

output 應該像第一張圖片，如果可能的話，如下所示：

所以最后我想要兩張圖像：一張只有模具沒有標記的圖像和一張只有標記的圖像

Answer 1

這是 Python/OpenCV 中的一種方法。

• 閱讀圖片
• 閱讀面具（與您的另一張圖片分開創建一次）
• 將蒙版轉換為灰色並將其閾值化為二進制，將其反轉並使其成為 3 個通道
• 從您自己的代碼中獲取圓心。 （我只是手動測量的）
• 設置文本區域底部距圓心的預期 x,y 偏移量
• 從圓心、偏移量和蒙版圖像的高度計算蒙版的預期左上角
• 將掩碼放入黑色圖像中，該位置的輸入大小
• 將新蒙版應用於圖像，使圖像的 rest 變為黑色
• 從左上角裁剪出感興趣區域和原始蒙版的大小
• 可選地，裁剪原始圖像
• 保存結果

輸入圖像：

准備好的掩碼圖像：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('die.jpg')
ht, wd, cc = img.shape

# read mask as grayscale
mask = cv2.imread('die_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# threshold mask and invert
mask = cv2.threshold(mask,0,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]
mask = 255 - mask
hh, ww = mask.shape

# make mask 3 channel
mask = cv2.merge([mask,mask,mask])

# set circle center
cx = 62
cy = 336

# offsets from circle center to bottom of region
dx = -20
dy = -27

# compute top left corner of mask using size of mask and center and offsets
left = cx + dx
top = cy + dy - hh

# put mask into black background image
mask2 = np.zeros_like(img)
mask2[top:top+hh, left:left+ww] = mask

# apply mask to image
img_masked = cv2.bitwise_and(img, mask2)

# crop region
img_masked_cropped = img_masked[top:top+hh, left:left+ww]

# ALTERNATE just crop input
img_cropped = img[top:top+hh, left:left+ww]

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('mask2', mask2)
cv2.imshow('masked image', img_masked)
cv2.imshow('masked cropped image', img_masked_cropped)
cv2.imshow('cropped image', img_cropped)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# save results
cv2.imwrite('die_mask_inserted.jpg', mask2)
cv2.imwrite('die_masked_image.jpg', img_masked)
cv2.imwrite('die_masked_cropped.jpg', img_masked_cropped)
cv2.imwrite('die_cropped.jpg', img_cropped)

插入黑色圖像的蒙版：

蒙面圖像：

蒙版圖像的裁剪：

（可選）輸入圖像的裁剪：