如何使用open填充整个内部轮廓

Question

在下面的图片中，我试图用“jupiter”这个名字来遮住内部的设计带

我想要的结果是

我尝试过使用RETR永EXTERNAL in和fillPoly，但它只会使二值图像的“白色”部分（带）变黑，而不是完全如我所愿。在

我要怎样即兴创作才能让它完全变黑？在

Answer 1

你可以使用掩蔽技术来完成你的工作。这是我的代码：

import cv2
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import copy
%matplotlib inline

#                                         -
I = cv2.imread('E:\\Mukul\\others\\stof.png') #input image
#I.shape

I_cnt = np.where(I[:,:,2] == 255) #location of your bounding box region
I_mask = np.zeros_like(I[:,:,2])  # mask for the input image

I_mask[list(I_cnt[0]), list(I_cnt[1])] = 255
plt.imshow(I_mask, cmap = 'gray')

^{pr2}$

因为我们希望边界框区域是黑色的，所以我们将使用cv2.bitwise_not()反转图像，然后使用cv2.bitwise_and()来获得所需的输出图像。在

I_mask1 = cv2.bitwise_not(I_mask) 
out = cv2.bitwise_and(I_mask1, I[:,:,2])
plt.imshow(out,cmap = 'gray')

我们可以使用以下代码直接将I_cnt[0]（包含x坐标的数组）和I_cnt[1]（包含y坐标的数组）转换为（x，y）坐标的数组，而不是使用上面的行来查找二进制掩码的轮廓：

temp_list = []
for a, b in zip(I_cnt[0], I_cnt[1]):
     temp_list.append([a, b])
ctr = np.array(temp_list).reshape((-1,1,2)).astype(np.int32)

I_mask2 = np.zeros_like(I[:,:,2])
I_mask2[list(I_cnt[0]), list(I_cnt[1])] = 255
plt.imshow(I_mask2, cmap = 'gray')


cv2.fillConvexPoly(I_mask1, ctr, 255)
plt.imshow(I_mask2,cmap = 'gray')