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使用OpenCV实现旋转矩形图像的抠图
2023-08-06 05:32:32 深夜i     --     --
OpenCV 旋转矩形 抠图 图像处理 编程

在计算机视觉和图像处理领域，抠图是一项常见的技术，用于从一幅图像中提取出所需的对象或图像部分。旋转矩形抠图是一种特殊的抠图技术，它可以将图像中的旋转矩形部分完整地提取出来，并去除其它部分。

为了实现旋转矩形图像的抠图，我们可以使用OpenCV这个强大的开源计算机视觉库。下面是一个使用OpenCV实现旋转矩形图像抠图的示例代码：

python

import cv2


import numpy as np


def rotate_image(image, angle, center=None, scale=1.0):


  # 获取图像尺寸


  (h, w) = image.shape[:2]


  # 如果未指定旋转中心，则将图像中心设置为旋转中心


  if center is None:


    center = (w // 2, h // 2)


  # 执行旋转


  M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)


  rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))


  return rotated_image


def extract_rotated_rectangle(image, rect):


  # 将旋转矩形顶点的坐标转换为NumPy数组


  box = cv2.boxPoints(rect)


  box = np.int0(box)


  # 创建一个具有与原始图像相同大小的空图像


  mask = np.zeros_like(image)


  # 使用白色填充旋转矩形


  cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1)


  # 使用位与运算提取旋转矩形部分的图像


  extracted_image = cv2.bitwise_and(image, mask)


  return extracted_image


# 读取图像


image = cv2.imread('image.png')


# 将图像转换为灰度图像


gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


# 执行Canny边缘检测


edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)


# 从边缘图像中检测旋转矩形


contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)


rect = cv2.minAreaRect(contours[0])


# 将旋转矩形图像抠出来


extracted_image = extract_rotated_rectangle(image, rect)


# 显示原始图像和抠图结果


cv2.imshow('Original Image', image)


cv2.imshow('Extracted Image', extracted_image)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例代码中，我们首先使用Canny边缘检测算法从图像中提取出边缘。然后，我们使用OpenCV的`findContours`函数来检测这些边缘中的轮廓，并使用`minAreaRect`函数找到包围轮廓的最小旋转矩形。最后，我们使用自定义的`extract_rotated_rectangle`函数将旋转矩形部分的图像抠出来，并显示原始图像和抠图结果。

通过这种方式，我们可以使用OpenCV实现旋转矩形图像的抠图。这项技术在很多应用中都有广泛的应用，例如物体识别、图像处理和计算机视觉等领域。

  
  

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