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如何使用 Python 去除图像中的残差

百变鹏仔 1天前 #Python
文章标签 如何使用
问题内容

Image1 包含带有残差的矩形

和 Image2 代表所需的结果。

我想在Python中使用Image1获得与Image2相同的结果,但我不确定是否可能,也不知道必要的方法。

我尝试使用图像的透明度来删除它,但我不确定这是否可能。


正确答案


您的“残差”图像的饱和度低于“核心”图像,因此您可以将“残差”与“核心”,请参阅维基百科 hsv 文章。

使用 imagemagick,我可以将您的图像转换为 hsv 色彩空间,丢弃 h 和 v 通道,然后对饱和度通道进行阈值设置以找到最饱和的区域,如下所示:

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magick input.png -colorspace hsv -separate -delete 0,2 -threshold 75% rssult.png

使用 python 和 opencv,大致如下所示:

import cv2 as cvimport numpy as np# Load imageim = cv.imread(YOURIMAGE)# Convert to HSV colourspace and split channelshsv = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2HSV)H, S, V = cv.split(hsv)# Make mask of areas of high saturation coreMask = S > 200# Scale up from range 0..1 to range 0..255 and save as PNGcv.imwrite('result.png', coreMask * 255)

如果我将图像分成 h、s 和 v 分量,并将 h(色调)绘制在左侧,s(饱和度)绘制在中间,v(值,即亮度)绘制在右侧,您可以在中心 s(饱和度)图像,“核心” 形状的像素值较高,“残差” 的像素值较低: