- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我想选择这张图片的每个组成部分:
在实践中,每个三角形都有其标签。我不知道怎么办。我有这段代码:
#!/usr/bin/python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('invMehs.png', -1)
imGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, imBw = cv2.threshold(imGray, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)
invBwMesh = cv2.bitwise_not(imBw)
Mask = np.ones(imBw.shape, dtype="uint8") * 255
connectivity = 4
output = cv2.connectedComponentsWithStats(imBw, connectivity, cv2.CV_32S)
num_labels = output[0]
labels = output[1]
stats = output[2]
centroids = output[3]
labels = labels + 1
b = ( labels == 1)
cv2.imwrite('tst.jpg',labels[b])
但是图像完全是黑色的 :S非常感谢。
最佳答案
您要保存的图像 (labels[b]) 仅包含细线 (greylevel 1)。当使用 JPEG 格式保存图像时,压缩算法会平滑它们,但由于它们与背景只有 1 个灰度级,因此会被删除。这就是你得到黑色图像的原因
以 PNG 格式保存不会改变图像标签。
为了保留每个连接组件的所有标签(背景为 0),要编写的代码应为:
cv2.imwrite('labels.png',output[1])
关于python - opencv python connectedComponents 选择每个标签的组件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38826280/
我使用 cv2.connectedComponentWithStats 将图像分成簇。现在我想观察每个集群的颜色变化。 目前我的代码是这样的: #...Calculation of the mask
我使用 OpenCV 中的 SuperpixelSLIC 计算超像素并获取每个超像素的标签,现在我需要计算每个标签的邻域。例如,考虑下面数组中的 8 连通情况,标签 1 的邻域是 {2, 5},标签
当调用 cv2.connectedComponents 时,打印其结果然后再次调用它,我在第二次调用时遇到段错误。我设法将其缩小到以下示例: #!/usr/bin/python import cv2
我想使用函数 cv2.connectedComponents 连接二进制图像上的组件,如下所示... . 一切正常,除了输出的标签数组。根据已识别的组件,此数组中只有零,而不是指示的序号。 impor
我在 Ubuntu、python 2.7 上。使用 OpenCV。 我试图准确理解函数 cv2.connectedComponents 在做什么。这是图像: 代码: import cv2 import
我一直在尝试测试 redux 的 ConnectedComponent。但我却无法与之相处。当我将 store 作为 store prop 传递给 ConnectedComponent 时,我收到此错
是否有访问由 cv::connectedComponents 标记的特定区域的好方法?例如,我已经在二值图像中识别出三个区域白色区域,它们被标记为 1、2、3。如何仅对标记为 2 的区域进行计算(例如
我想选择这张图片的每个组成部分: 在实践中,每个三角形都有其标签。我不知道怎么办。我有这段代码: #!/usr/bin/python import cv2 import numpy as np img
我想使用函数 cv2.connectedComponents 来连接二进制图像上的组件,如下所示... 我已将该功能添加到 cv2。 connectedComponents 以消除具有少量像素的元素。
如何使用Python OpenCV ConnectedComponents函数获取图像? 通过搜索过去的一些问题,我只能找到如何用不同颜色遮蔽连接的对象(我测试过并且有效,但我不知道标签是如何工作的)
我用 C++ OpenCV 的 connectedComponents 函数获得了一个标签,如图所示: 这是 ccLabels 变量的输出,它是一个与原始图像大小相同的 cv::Mat。 所以我需要做
我正在尝试优化我们的一些计算机视觉算法,并决定将 cv::connectedComponents 与 cv::findContours(和 cv::drawContours) 以获得类似的结果。 基本
假设我有一个已二值化的 numpy 数组图像:所有值都是 0 或 255。在 opencv 的 python 变体中,我可以这样做: conn = cv2.connectedComponentsWit
我正在使用以下 OpenCV 教程尝试分水岭算法: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_i
我是一名优秀的程序员,十分优秀!