Python OpenCV获取图像矩阵mask对应的矩形区域

Python grabcut 提取图像前景 grabcut是一个非常实用的提取图像前景的算法。该方法是一种基于图切割的图像分割方法,是基于graph cut算法的改进。grabcut是需要少量用户交互操作。简单的说,就是需要用户指定要识别的区域。 opencv中提供了grabcut函数,直接调用就可以实现图像前景的提取。该函数的说明如下: mask, bgdModel, fgdModel = cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None) 参数说明: 阅读详情

最近在项目中需要对分割模型得到的mask区域进行矩形裁切,就是截取包含mask的矩形区域。中间需要获取最左最右的x,最上最下的y,然后根据这个进行裁切。

index = np.nonzero(output)
if len(index[0])!=0 and len(index[1])!=0:
    minx = np.min(index[1])
    maxx = np.max(index[1])
    miny = np.min(index[0])
    maxy = np.max(index[0])
    image = image[miny:maxy, minx:maxx]

 

python opencv 已知图片和mask,抠出mask区域 目录 前言: 目标: 思路: 完整代码: 前言 在ICDAR2021竞赛中,需要取出图片中需要分割的样本,对样本进行仿射变换,背景替换,生成更丰富的样本。 目标 结合mask取出input中的两张卡片 input mask ... 阅读详情

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GeneralJing
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