OpenCV（C++）学习笔记六：抠图（ROI提取）_opencv 抠图

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• 内容简介
• • 感兴趣区域提取步骤
• 关键函数方法
• • 获取特定灰度值区间的区域：
  • 形态学操作
  • 凸包计算
  • 填充凸包区域
• 代码实现
• 运行结果
• • 总结

内容简介

本文旨在通过C++OpenCV实现图片中感兴趣区域提取，案例演示经过两次分割处理，实际生产场景下的图片一般来说相对简单。方法类似，可供参考。

感兴趣区域提取步骤

在生产生活中：我们遇到的感兴趣区域提取一般来说相对简单，流程也相对固定，主要有以下几个步骤：
1.读取图片（工业应用中多处理单通道灰度图像，文中案例处理为单通道图像）；
2. 阈值分割，以前只知道用Threshold方法，现在可以通过inRange方法实现灰度值精准分割(习惯使用halcon的朋友应该更习惯这个方法，同halcon中的threshold算子)，下文中将详细介绍该方法；
3. 分割后根据一定条件找到想要的区域（可能不完整，大致的区域，至少包含感兴趣区域），根据条件（能够区分开感兴趣区域和其他干扰区域的特征，常用面积，如最大面积区域）筛选你想要的区域；
4. 根据找到的区域进行形态学操作，割掉一些“小尾巴”，如果分割情况比较好，这一步可以省去；
5. 选定裁切方案，如在原图中屏蔽其他区域，或直接将感兴趣区域裁切下来；
6. 裁切后再添加相关修饰步骤，如图像增强、仿射变换等，本文仅讨论前面常规步骤。

关键函数方法

获取特定灰度值区间的区域：

cv::inRange(src, thresh1, thresh2, dst);

• src：原图，输入图像
• thresh1：阈值下限
• thresh2：阈值上限
• dst：结果图，输出图像

形态学操作

cv::morphologyEx(src, dst, MORPH_OPEN, kernel);

• MORPH_OPEN：开运算标记，可选MORPH_ERODE、MORPH_DILATE、MORPH_OPEN、MORPH_CLOSE、MORPH_GRADIENT、MORPH_TOPHAT、MORPH_BLACKHAT、MORPH_HITMISS
• kernel：卷积核，可通过opencv自带的函数进行构建，例如：Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_ELLIPSE, Size(9, 9));//构造大小为9*9的椭圆卷积核

凸包计算

convexHull(contours[i], hull);

• contours[i]：轮廓点集，可由findContours()函数计算出来
• hull：凸包点集，类型为Point向量（vector）

填充凸包区域

fillConvexPoly(mask, hull, Scalar(255));

• mask：待填充的图像
• hull：凸包点集
• Scalar(255)：填充色（白色）

代码实现

#include #include using namespace std;using namespace cv;/// 
/// 将图像上旋转矩形以外的区域涂成黑色/// /// 原图/// 旋转矩形/// 绘制后的图像Mat CropWithMask(const Mat& src, const RotatedRect& rotatedRect){// 1. 获取旋转矩形的四个顶点坐标 (Point2f格式)cv::Point2f vertices[4];rotatedRect.points(vertices);// 2. 创建单通道黑色掩膜 (尺寸=原图, 类型=8位无符号)cv::Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);// 3. 将顶点转换为整数坐标 (fillPoly要求整数点)cv::Point intVertices[4];for (int i = 0; i < 4; ++i){intVertices[i] = static_cast<cv::Point>(vertices[i]);}// 4. 在掩膜上填充旋转矩形 (白色)const cv::Point* pts[] = { intVertices }; // 顶点指针数组int npts[] = { 4 }; // 顶点数量fillPoly(mask, pts, npts, 1, cv::Scalar(255));// 5. 应用掩膜提取区域Mat result;src.copyTo(result, mask); // 仅复制掩膜标记区域 //imwrite(\"C:/Users/Administrator/Desktop/00.jpg\", result);return result;}int main(){Mat src = imread(\"C:/Users/Administrator/Desktop/各景区指路牌.jpg\", IMREAD_GRAYSCALE);#pragma region 根据阈值区间找到大致的目标位置Mat dst;inRange(src, 50, 160, dst);Mat kernel = getStructuringElement(MorphShapes::MORPH_ELLIPSE, Size(9, 9));morphologyEx(dst, dst, MORPH_OPEN, kernel);vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(dst, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);double minArea = 8e4;double maxArea = 2.5e5;vector<int> indexs;for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){double area = contourArea(contours[i]);if (area < maxArea && area > minArea){indexs.push_back(i);}}#pragma endregionMat blackImg = Mat::zeros(src.size(), src.type());vector<RotatedRect> minRects(indexs.size());vector<Mat> resImg(indexs.size());if (indexs.size() > 0){for (size_t i = 0; i < indexs.size(); i++){Mat mask = blackImg.clone();//drawContours(mask, contours, indexs[i], Scalar(255), 2);minRects[i] = minAreaRect(contours[indexs[i]]);resImg[i] = CropWithMask(src, minRects[i]);//imwrite(\"C:/Users/Administrator/Desktop/temp1.jpg\", resImg[i]);inRange(resImg[i], 1, 180, resImg[i]);//imwrite(\"C:/Users/Administrator/Desktop/temp2.jpg\", resImg[i]);#pragma region 找出轮廓凸包contours.clear();hierarchy.clear();findContours(resImg[i], contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);int maxIndex = 0;for (size_t j = 0; j < contours.size(); j++){if (contours[j].size() < 20){continue;}double area = contourArea(contours[j]);if (area < maxArea && area > minArea){maxIndex = j;break;}}#pragma endregion#pragma region 制作凸包蒙板抠原图vector<Point> hull;convexHull(contours[maxIndex], hull);fillConvexPoly(mask, hull, Scalar(255));src.copyTo(blackImg, mask);imwrite(\"C:/Users/Administrator/Desktop/result.jpg\", blackImg);return -1;#pragma endregion}}#pragma region 调试代码Mat showImg = blackImg;namedWindow(\"img\");imshow(\"img\", showImg);imwrite(\"C:/Users/Administrator/Desktop/temp.jpg\", showImg);waitKey();#pragma endregion}

运行结果

总结

抠图主要是根据某些特征，如颜色（或灰度值）、大小、形状等来进行判断处理，通过形态学操作来实现粘黏区域的断开以及分离区域的合并。上面的图像是将彩色图转换到灰度图进行处理的，直接在彩色图像上对每个通道进行单独处理也能够实现。从图像上看，从原图开始就有反光干扰，从硬件层面这种情况可以考虑使用偏光片，从算法层面可以考虑使用光影校正，后面有时间搞个更简单粗暴的浓淡补正算法。