python-3.x - 基于rgb提取和沉降的opencv Python中的图像像素区分

Question

我使用的是 Pyton 版本 3.* 和 opencv 3.*。在下面的代码中，我想在角像素的基础上减去整个背景以获得前景对象

def background_subtract(img,l):
    print("Extract the background pixel")
    image = cv2.imread(img,cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
    r,g,b=image[0,0]
    t,d,m= image.shape
    for i in range(t):
        for j in range(d):
            r1,g1,b1=image[i,j]
            if r1>=r:
                r1=0
            if g1>=g:
                g1=0
            if b1>=b:
                b1=0
     path='C:\\Users\\UST\\Desktop'
     if not os.path.exists(path):
     os.makedirs(path)
     cv2.imwrite(os.path.join(path,'background_subtract%d.jpg' %l),image)
     path =os.path.join(path,'%d.jpg' %l)
     print(path)
     return path

但是，我获取的不是减去的背景图像，而是原始图像。请帮忙

Answer 1

您正在操纵 rgb 值但未设置它们:

for i in range(t):
        for j in range(d):
            r1,g1,b1=image[i,j]
            if r1>=r:
                r1=0
            if g1>=g:
                g1=0
            if b1>=b:
                b1=0
            image[i,j] = [r1,g1,b1]  # this line is missing

也许还可以在这里阅读:Performance comparison of OpenCV-Python interfaces, cv and cv2

如果您熟悉 numpy，通过它可以更快地操作 cv2。

编辑:

但是你的方法会有问题，如果你的边框像素是亮红色 (255,0,0) 之后你的图片将有一个红色 channel 0，对于绿色和蓝色相同，因为你正在清零每个像素如果它“小于”边界上的 channel ，则为红色 channel 。

你可以玩玩

r,g,b=image[0,0]    # border pixel
delta = 10          # similarity to border pixel 
r_range = range( r-delta, r+delta+1)  
g_range = range( g-delta, g+delta+1)
b_range = range( b-delta, b+delta+1)

并检查您当前看到的像素的所有 3 个 rgb 是否都在 各自的范围内 - 如果是，将其设置为 [0,0,0]:

for i in range(t):
        for j in range(d):
            r1,g1,b1=image[i,j]
            if r1 in r_range and g1 in g_range and b1 in b_range:
                image[i,j] = [0,0,0]