我有一组图像(在不同的焦距下),我在这些图像上找到了二进制掩模。有些蒙版是重叠的,现在我想把所有这些蒙版加在一起,生成一个很大的图像蒙版。有没有一种方法可以把这些蒙版加在一起,只考虑重叠区域一次。当考虑重叠区域时,它应该只考虑具有最大边缘的区域(来自边缘检测)。
所以现在mask包含了所有图像的所有mask。现在我想把这些口罩加在一起。任何帮助都是非常感谢的。
这些是原始图像和它们的面具。
因此,如果橙色在重叠区域中有更多的边缘检测点,则应该考虑这一点,而绿色应该只有不常见的点。橙色和绿色是这里的两个面具。
for file in glob.glob("images/*.jpg&
我正在尝试从枕头图像中提取hue频道。下面是一个例子:
In [40]: from PIL import Image
In [41]: pillow_img = Image.open('lekha.jpg')
# convert to HSV
In [42]: hsv_img = pillow_img.convert('HSV')
# cast it as NumPy array
In [43]: arr_hsv = np.asarray(hsv_img)
现在,我如何才能从数组hue中提取arr_hsv通道?
如果是RGB图像,提取red通道将转
我有一个图像,我从图像中提取颜色到蒙版中,如下面的代码所示。蒙版提供黑白图像。白色是我察觉到的颜色。白色的像素值是255,黑色的像素值是0。
我想要得到蒙版白色部分的最下面的x和y像素。我该怎么做呢?我的代码如下:
image = cv2.imread(FILENAME)
# THE COLOURS ARE IN RGB
lower_blue = np.array([50, 0, 0])
upper_blue = np.array([255, 50, 50])
# loop over the boundaries
# for (lower, upper) in boundaries: