【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)

【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第1张图片

文章目录

  • 1 画框画圈
    • 1.1 画矩形框
    • 1.2 画圆 / 点
    • 1.3 椭圆
  • 2 Selective Search
  • 3 Resize

1 画框画圈

1.1 画矩形框

# Copy the image
img_rgb_copy = img_rgb.copy()

# Draw a rectangle
cv2.rectangle(img_rgb_copy, pt1 = (405, 90), pt2 =(740, 510),
              color = (255, 0, 0), thickness = 5)
plt.axis("off")
plt.imshow(img_rgb_copy)

pt1 是左上角坐标,pt2 是右下角坐标,坐标可以用电脑自带的画图工具获取,直接 copy 过来就行!

【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第2张图片


补充1:如果要画成 mask 块,也即全填充的形式,则把 thickness 参数设置为 -1 即可

补充2:如果要把区域裁剪出来,可以借助 numpy 的切片操作,例如

import cv2

img_pth = "/file2/yanmeng/human/ocean3_115/images/ocean_17_55034.jpg"
img = cv2.imread(img_pth)

box = (606, 182, 682, 360)  # (x0, y0, x1, y1)

crop_img = img[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]  # [y0:y1, x0:x1]

cv2.imshow("1", img)
cv2.imshow("2", crop_img)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows() # 释放所有由 Opencv 创建的窗口

waitKey() 的参数为等待键盘触发的时间,单位为 ms,返回值为 -1(表示没有键被按下)或者 ASCII 码

【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第3张图片
【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第4张图片

复制 RoI 区域

import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
bag = img[840:1004, 830:1032]
img[840:1004, 830+200:1032+200] = bag
cv2.imwrite("2.jpg", img)

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快乐加倍!!!

1.2 画圆 / 点

void cvCircle( CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color,
               int thickness=1, int line_type=8, int shift=0 );
  • img:图像。
  • center:圆心坐标。
  • radius:圆形的半径。
  • color:线条的颜色。
    t- hickness:如果是正数,表示组成圆的线条的粗细程度。否则,表示圆是否被填充。
  • line_type:线条的类型。见 cvLine 的描述
  • shift:圆心坐标点和半径值的小数点位数。
img_rgb_copy = img_rgb.copy()
# Draw a circle
cv2.circle(img_rgb_copy, center = (200, 280), radius =80,
           color = (0,0,255), thickness = 5)
plt.axis("off")
plt.imshow(img_rgb_copy)

【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第6张图片
一起画,哈哈哈,我也是周伯通了,左手画圆,右手画框!
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1.3 椭圆

绘制椭圆
【python】OpenCV—Rectangle, Circle, Selective Search(1.2)_第8张图片

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)#生成一个空彩色图像
cv2.ellipse(img=img,
            center=(256,256),
            axes=(150,100),
            angle=30,
            startAngle=45,
            endAngle=180,
            color=(0,0,255),
            thickness=-1)
#注意最后一个参数-1,表示对图像进行填充,默认是不填充的,如果去掉,只有椭圆轮廓了
cv2.imshow("1", img)
cv2.waitKey(0)

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2 Selective Search

RCNN 和 Fast RCNN 都用的是 SS,目前被主流的 Faster RCNN 的 Region Proposal Network 替代!我们重温下经典!

我用的 jupyter notebook,所以要克服下 opencv 的 cv2.imshow() 问题,参考
opencv如何在jupyter notebook中显示图片

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
    cv2.setUseOptimized(True);
    cv2.setNumThreads(4);

    # read image
    im = cv2.imread('/root/userfolder/Experiment/1.png')
    # resize image
    newHeight = 200
    newWidth = int(im.shape[1] * 200 / im.shape[0])
    im = cv2.resize(im, (newWidth, newHeight))
    
    #cv2.imshow("input", im)  
    # jupyter notebook 
    #img = im[:,:,::-1] # 必须为 ::-1
    #plt.imshow(im)


    # 创建算法+设置输入图像
    ss = cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()
    ss.setBaseImage(im)

    # 使用SS快速版本
    ss.switchToSelectiveSearchFast()

    # 执行SS
    rects = ss.process()
    print('Total Number of Region Proposals: {}'.format(len(rects)))

    # 推荐100个ROI
    numShowRects = 100
    imOut = im.copy()

    # 显示前100个区域外接矩形框
    for i, rect in enumerate(rects):
        if i < numShowRects:
            x, y, w, h = rect
            cv2.rectangle(imOut, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
        else:
            break

    # show output
    """
    cv2.imshow("SS-Demo", imOut)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    """
    # jupyter notebook
    img = imOut[:,:,::-1] # 必须为 ::-1
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.imshow(img)

处理前
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处理后
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3 Resize

cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)
  • InputArray src:输入图片
  • OutputArray dst :输出图片
  • Size:输出图片尺寸——(w,h)
  • fx, fy:沿 x 轴,y 轴的缩放系数
  • interpolation:插入方式

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来自 opencv: 图像缩放(cv2.resize)

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