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我正在尝试从照片中提取绿色 LED 显示屏的显示,我发现预处理照片的最简单方法是屏蔽(涂黑)绿色 channel 不是最亮 channel 的所有像素.我创建了一个算法来执行此操作,但它非常慢:
def mask_dominant(image, color):
# For example, if color == "green", then we blacken out
# all pixels where green isn't the brightest pixel
image_copy = np.copy(image)
black_pixel = np.array([0, 0, 0], dtype=np.uint8)
height, width, _ = image_copy.shape
for row in range(height):
for col in range(width):
# OpenCV stores colors in BGR
b, g, r = image_copy[row, col]
zero = False
if color == 'blue':
if b < g or b < r:
zero = True
elif color == 'green':
if g < b or g < r:
zero = True
elif color == 'red':
if r < b or r < g:
zero = True
else:
raise AssertionError("Color must be one of blue, green, or red")
if zero:
image_copy[row, col] = black_pixel
return image_copy
如何运行:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("image1.jpg")
dominant = mask_dominant(image, 'green')
上面的算法在一张照片上运行需要 40 秒,这太大了。是否有可以执行相同操作的内置算法或我可以使用的 numpy 优化?
最佳答案
此解决方案有效:
def mask_dominant(image, color):
# For example, if color == Green, then it blacks out
# all pixels where green isn't the brightest pixel
b,g,r = cv2.split(image)
if color == 'green':
target = g
other1 = b
other2 = r
elif color == 'red':
target = r
other1 = g
other2 = b
elif color == 'blue':
target = b
other1 = g
other2 = r
else:
raise AssertionError("invalid color: " + color)
# Figure out which ones we need to zero & zero them
should_zero = (target < other1) | (target < other2)
g[should_zero] = 0
r[should_zero] = 0
b[should_zero] = 0
# Merge channels back
return cv2.merge((b,g,r))
关于numpy - 创建一个绿色 channel 比蓝色和红色 channel 更亮的蒙版?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52807825/
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