将轮廓（MatplotLib 或 OpenCV）转换为与原始大小相同的图像

Posted 2023-02-23

【中文标题】将轮廓（MatplotLib 或 OpenCV）转换为与原始大小相同的图像

【英文标题】：Convert contour (MatplotLib or OpenCV) to image of the same size as the original

【发布时间】：2012-11-17 09:07:23

【问题描述】：

我用 MatplotLib 获得了这个轮廓：

现在，我想将它用作普通的 Python 图像（PIL 或数组），因为我想将它应用为掩码（通过 OpenCV 获得）。

问题是使用MatplotLib，带有轮廓的图像被调整大小，并添加了一个边距（对于轴，即使我不画轴），所以我从MatplotLib的图中获得的图像不适合使用 OpenCV 获得的掩码。

我尝试使用 OpenCV 获得相同的轮廓，但我没有使用 cv2.FindContours 和 cv2.DrawContours 函数获得任何结果（如果你知道如何做到这一点，请告诉我......在这个previous topic你可以看到原图和我想要的轮廓）

另一种可能的解决方案是将使用 MatplotLib 获得的轮廓转换为与原始大小相同且没有边距的图像（PIL 或数组）。

我希望您至少可以通过其中一种解决方案帮助我！

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Rutger Kassies 的回答是正确的。它对我不起作用，因为我写了这行......

ax = plt.axes([0, 0, 1, 1], frame_on=False, xticks=[], yticks=[])

... 使用轮廓函数后，必须在使用轮廓函数之前。请记住这一点！

【参考方案1】：

我曾经发布过如何使用 .imshow 绘制图像并再次保存以使其与输入图像相等的问题。我得到的答复可能对您的情况有所帮助，这就是您可以保存具有相同尺寸的轮廓图像的方法：

from PIL import Image

im = np.array(Image.open('input_image.jpg').convert('L'))

xpixels = im.shape[1]
ypixels = im.shape[0]

dpi = 72
scalefactor = 1

xinch = xpixels * scalefactor / dpi
yinch = ypixels * scalefactor / dpi

fig = plt.figure(figsize=(xinch,yinch))

ax = plt.axes([0, 0, 1, 1], frame_on=False, xticks=[], yticks=[])

contour(im, levels=[240], colors='black', origin='image')

plt.savefig('same_size.png', dpi=dpi)

【讨论】：

使用OO接口而不是状态机接口会更好。即c = ax.contour(...)和fig.savefig(...)

我完全同意，OO 风格肯定更好。这段代码基本上是对提到的“以前”帖子中的代码的修改，我打算尽可能接近原始代码。

@Rutger Kassies 感谢您的回答。请在问题中查看我的编辑。不知道为什么还有余量。

@Xithas，我无法复制您的结果。我的完美重叠，也许你最初的数字有不同的 dpi 或什么？也许在声明时尝试添加 dpi=dpi 。查看我的结果：nbviewer.ipython.org/4190082

@RutgerKassies 您的代码是正确的。我在轮廓函数之后使用了plt.axes([0, 0, 1, 1], frame_on=False, xticks=[], yticks=[]) 行，它必须在它之前。非常感谢您的帮助！