本文主要介紹了python opencv 找出圖像中的最大輪廓并填充，分享給大家，具體如下：
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from joblib import Parallel
from joblib import delayed
# Parallel 和 delayed是為了使用多線程處理
# 使用前需要安裝joblib：pip install joblib
# img_stack的shape為：num, h, w
# 是三維的圖像，可以理解為是num張二維的圖像組成
# mask是用來保存最后的結果的
mask = np.ones_like(img_stack)
for i in range(num):
# 閾值化
_, binaryzation = cv2.threshold(img_stack[i], 5, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 找到所有的輪廓
contours, _ = cv2.findContours(binaryzation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
area = []
# 找到最大的輪廓
for k in range(len(contours)):
area.append(cv2.contourArea(contours[k]))
max_idx = np.argmax(np.array(area))
# cv2.fillContexPoly(mask[i], contours[max_idx], 0)
# 填充最大的輪廓
cv2.drawContours(mask[i], contours, max_idx, 0, cv2.FILLED)
del area
# 保存
def _write_mask(mask, i):
Image.fromarray(mask.astype(np.uint8)*255).save(os.path.join(path, 'm%d.png' % i))
# 使用多線程進行保存
num_cores = 10
parallel = Parallel(n_jobs=num_cores, backend='threading')
parallel(delayed(_write_mask)(mask[i, :, :], i) for i in range(0, num))
之前偷懶直接將項目里面的代碼段扣下來放在這里，誤導了大家，抱歉
這次我重新放一個完整版本，希望對大家有所幫助~~
代碼在python 3.7.6 和opencv-python 4.3.0下測試成功
import cv2
import numpy as np
# 以灰度方式讀取圖像
img = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = img.copy()
# 二值化，100為閾值，小于100的變為255，大于100的變為0
# 也可以根據自己的要求，改變參數：
# cv2.THRESH_BINARY
# cv2.THRESH_BINARY_INV
# cv2.THRESH_TRUNC
# cv2.THRESH_TOZERO_INV
# cv2.THRESH_TOZERO
_, binaryzation = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 找到所有的輪廓
contours, _ = cv2.findContours(binaryzation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
area = []
# 找到最大的輪廓
for k in range(len(contours)):
area.append(cv2.contourArea(contours[k]))
max_idx = np.argmax(np.array(area))
# 填充最大的輪廓
mask = cv2.drawContours(mask, contours, max_idx, 0, cv2.FILLED)
# 保存填充后的圖像
cv2.imwrite('masked.png', mask)
輸入圖像：
輸出圖像：
到此這篇關于python opencv 找出圖像中的最大輪廓并填充(生成mask)的文章就介紹到這了,更多相關opencv最大輪廓內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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