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我对 OpenCV 和 Python 很陌生。我需要在使用 cv2.findContours 获得的轮廓上应用高斯模糊。我已经成功应用了高斯模糊,但仅限于矩形。我找不到任何示例来说明如何将其应用于随机形状的轮廓。

我正在使用 OpenCV 3.1.0 版。

谢谢!

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我有同样的问题,这是对我真正有用的解决方案(它适用于任何轮廓):

import cv2 as cv
import numpy as np

在这里,我定义了一个示例多边形 ROI 的顶点列表:

roi_corners = np.array([[(180,300),(120,540),(110,480),(160,350)]],dtype = np.int32)

阅读原图:

image = cv.imread('image.jpeg')

创建整个图像的模糊副本:

blurred_image = cv.GaussianBlur(image,(43, 43), 30)

为 ROI 创建一个蒙版并使用 (255,255,255) 颜色填充 ROI:

mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
channel_count = image.shape[2]
ignore_mask_color = (255,)*channel_count
cv.fillPoly(mask, roi_corners, ignore_mask_color)

为原始图像中除 ROI 之外的所有位置创建掩码,(因此 mask_inverse):

mask_inverse = np.ones(mask.shape).astype(np.uint8)*255 - mask

按以下方式组合所有蒙版和以上图像:

final_image = cv.bitwise_and(blurred_image, mask) + cv.bitwise_and(image, mask_inverse)

这是一个原始图像的示例,其中 ROI 是倾斜的车牌(平行四边形):

原始图像

和结果图像:

目标多边形(这里只是一个平行四边形)模糊

于 2019-01-22T12:44:24.230 回答
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您可能会考虑在各处模糊图像,然后在模糊图像和原始图像之间取加权平均值,其中权重在轮廓区域内为 1,在外为 0:

outImg = img.mul(contourMask) + blurredImg.mul(1-contourMask);

或者,使用 copyTo:

outImg = img.clone();
blurredImg.copyTo(outImg,contourMask);
于 2016-12-16T01:26:20.487 回答