快樂蝦
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在得到綠色植物的前景圖像后，我們希望能夠進一步標識出其中的棉花植株和雜草。測試圖像仍然是它：
首先要做的當然是對圖像進行分區(qū)域處理。在上一步中我們得到了標識綠色植物的二值圖像，一個很自然的想法是利用此二值圖像的輪廓進行分塊。
- #?獲取輪廓，我們的目的是分塊，因此只使用外層輪廓，使用點序列的形式 ??
- bin_img_save?=?np.copy(bin_img)??
- (contoures,?hierarchy)?=?cv2.findContours(bin_img_save,?cv2.RETR_EXTERNAL,?cv2.CHAIN_APPROX_NONE)??
這里需要注意的是，在使用 findContours 函數(shù)前必須將圖像復(fù)制一份，否則此函數(shù)將改變傳入的圖像數(shù)據(jù)。
計算的結(jié)果居然有 49 個區(qū)域，對于太小的區(qū)域其實我們并不關(guān)心，我們計算區(qū)域面積并從大到小進行排序。 OpenCV 提供了兩個排序函數(shù)， sort 和 sortIdx ，其中 sort 可以得到排序后的值數(shù)組，而 sortIdx 能夠得到這些值在原數(shù)組中的序號，因而這里使用 sortIdx 。
- #?按面積排序 ??
- areas?=?np.zeros(?len(contoures)?)??
- idx?=? 0 ??
- for ?cont? in ?contoures?:???
- ????areas[idx]?=?cv2.contourArea(cont)??
- ????idx?=?idx?+? 1 ??
- areas_s?=?cv2.sortIdx(areas,?cv2.SORT_DESCENDING?|?cv2.SORT_EVERY_COLUMN)??
然后處理面積大于 100 的區(qū)域：
- (b8,?g8,?r8)?=?cv2.split(src)??
- ??
- #?對每個區(qū)域進行處理 ??
- for ?idx? in ?areas_s?:??
- ???? if ?areas[idx]?<? 100 ?:??
- ???????? break ??
- ??
- ???? #?繪制區(qū)域圖像，通過將thickness設(shè)置為-1可以填充整個區(qū)域，否則只繪制邊緣 ??
- ????poly_img?=?np.zeros(?bin_img.shape,?dtype?=?np.uint8?)??
- ????cv2.drawContours(poly_img,?contoures,?idx,?[ 255 , 255 , 255 ],?- 1 )??
- ????poly_img?=?poly_img?&?bin_img??
- ??
- ???? #?得到彩色的圖像 ??
- ????color_img?=?cv2.merge([b8?&?poly_img,?g8?&?poly_img,?r8?&?poly_img])??
- ??
- ????cv2.imshow( 'poly_img' ,?color_img)??
- ????cv2.waitKey()??
目前我們僅僅是顯示這塊區(qū)域的彩色圖像。最后得到這樣的結(jié)果：
我們需要正確標識這兩塊區(qū)域是棉花還是雜草。
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