青岛网站开发建设,手机网站制作得多少钱啊,上海网络科技有限公司有哪些,网站建设常州麦策电商利用opencv-python绘制多边形框或#xff08;半透明#xff09;区域填充#xff08;可用于分割任务mask可视化#xff09;
本文主要就少opencv中两个函数polylines和fillPoly分别用于绘制多边形框或区域填充#xff0c;并会会以常见用途分割任务mask#xff08;还是笔者…利用opencv-python绘制多边形框或半透明区域填充可用于分割任务mask可视化
本文主要就少opencv中两个函数polylines和fillPoly分别用于绘制多边形框或区域填充并会会以常见用途分割任务mask还是笔者的猪仔数据集^^可视化举例示范。
cv2.polylines()
以下是摘自Ref的函数介绍笔者将在下面结合例子解释其中的参数。 cv2.polylines() method is used to draw a polygon on any image. Syntax: cv2.polylines(image, [pts], isClosed, color, thickness) Parameters: image: It is the image on which circle is to be drawn. pts: Array of polygonal curves. npts: Array of polygon vertex counters. ncontours: Number of curves. isClosed: Flag indicating whether the drawn polylines are closed or not. If they are closed, the function draws a line from the last vertex of each curve to its first vertex. color: It is the color of polyline to be drawn. For BGR, we pass a tuple. thickness: It is thickness of the polyline edges. Return Value: It returns an image. 说几个关键的参数第一个参数image自然就是要标记多边形框的原图pts是多边形框的各个坐标点这里整个pts参数要注意多加一个中括号一会儿会结合例子说一下isClosed的参数是是否要将多边形闭合即最后一个坐标点是否要再连回到第一个坐标点一会儿会实验给大家看一下差别color是多边形框的颜色大家选用自己喜欢的颜色就好这里都采用笔者的生日 (98,9,11)。
我们先讲猪仔数据集中的一张图片及其标签读入
import json
import cv2
import numpy as npwith open(labels/mask2bbox_labels_200/20190515142143.json, r) as obj:dict json.load(obj)
img cv2.imread(images/train_img/20190515142143.jpg)原图是这样滴 我们的目标就是根据人工mask标注将小猪仔们用多边形框不是box矩形框圈出来或者用半透明的mask区域表示出来。
开始用一个for循环将所有多边形框读出并画出
for label in dict[shape]:points np.array(label[points], dtypenp.int32)cv2.polylines(img, [points], True, (98, 9, 11), 3)cv2.imshow(rect, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite(rect.jpg, img)可以看到是我们想要的效果小猪仔都被人工标注的坐标形成的多边形圈了起来。 这里要注意我们的pts参数要在外面多加一个中括号笔者一开始也忽视了这个地方
cv2.polylines(img, points, False, (98, 9, 11), 3)会导致报错
cv2.error: OpenCV(4.4.0) /tmp/pip-req-build-99ib2vsi/opencv/modules/imgproc/src/drawing.cpp:2427: error: (-215:Assertion failed) p.checkVector(2, CV_32S) 0 in function polylines我们一般拿到的某个多边形框的坐标点的形状是[n, 2]n是某一多边形框的点的个数2是每个点的xy坐标。但这里其实是要pts参数的形状为[1, n, 2]当然也可以用expand_dims将形状调整过来但这属于舍近求远了。笔者一开始就以为不明晰这其中的状况绕了远路所以在这里提醒一下大家。
总之把我们的形状为[n, 2]坐标点作为参数在传入函数时加个中括号[pts]即可。
如果isClosedFalse参数会怎样呢
for label in dict[shape]:points np.array(label[points], dtypenp.int32)cv2.polylines(img, [points], False, (98, 9, 11), 3)结果 可以看到确实每个多边形框都少了一段即是没有闭合的结果所以我们一般将isClosed设为True。
cv2.fillPoly()
for label in dict[shape]:points np.array(label[points], dtypenp.int32)cv2.fillPoly(img, [points], color(98, 9, 11))参数与polylines()类似就不再赘述了直接这样做得到的结果 确实能将mask标注内的区域都做填充但这显然不是我们要的效果我们需要的是半透明的mask。
我们只要将mask先放到zero图上再将mask和原图加和起来就OK了。
zeros np.zeros((img.shape), dtypenp.uint8)
for label in dict[shape]:points np.array(label[points], dtypenp.int32)mask cv2.fillPoly(zeros, [points], color(98, 9, 11))mask_img 0.9 * mask img结果 这才是我们最终想要的mask可视化结果。
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Ref: https://www.geeksforgeeks.org/ https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/103758249
