opencv：从图像创建二进制掩码

Posted 2023-03-16

【中文标题】opencv：从图像创建二进制掩码

【英文标题】：opencv: Creating a binary mask from the image

【发布时间】：2022-01-09 12:48:36

【问题描述】：

我有这张图片，我想用它制作一个二进制掩码。主要（最大）矩形应该是白色的，图片的其他部分应该是黑色的。像这样：

为了解决这个问题，我想找到一个主矩形的轮廓。我的计划是找到所有外部轮廓。然后得到面积最高的轮廓。首先，我试图找到所有轮廓并将它们绘制为二进制图像。我的尝试：

import numpy as np 
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data, io

im = cv2.imread('train_1.jpg', 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(im.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
out = np.zeros_like(im)
cv2.drawContours(out, contours, -1, 255, 10)
io.imshow(out)
plt.show()

但即使是这个简单的代码也没有找到任何轮廓。它出什么问题了？以及如何获得面积最高的轮廓？也许我应该在这里应用 Canny 算法？请帮帮我。

【参考方案1】：

您应该采用如下所示的矩形最大面积的逻辑。可以使用这个sn-p来获取区域的mask图片：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("jigsaw.jpg")

image = cv2.resize(image, (image.shape[1] // 4, image.shape[0] // 4))
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

thresh = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, 1, 1, 11, 2)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

max_area = 0
best_cnt = None
for counter in contours:
    area = cv2.contourArea(counter)
    if area > 1000:
        if area > max_area:
            max_area = area
            best_cnt = counter

mask = np.zeros((gray.shape), np.uint8)

cv2.drawContours(mask, [best_cnt], 0, 255, -1)
cv2.drawContours(mask, [best_cnt], 0, 0, 2)

cv2.imwrite('mask_jigsaw.jpg', mask)

cv2.imshow("Image Mask", mask)
cv2.waitKey(0)

输入图像：

输出图像：

【讨论】：

谢谢！我有个问题。你为什么做图像模糊？我删除了这条线，得到了和你一样的图像。

它为您提供更流畅的图像

谢谢@yakhyo。如果医学图像带有手动绘制的圆圈，您是否有类似的脚本。我的目标是创建一个二进制蒙版，用白色和黑色填充圆圈的内部。谢谢