Python 从图像中提取特定部分

所以我一直在试验OpenCV，并用python从图像中提取特定部分

我的测试图像是：

从这张图片中，我想画出土壤堆周围的等高线，如下所示：

（注：这是在油漆中完成的）

我试过以下几件事：

读取图像并将其转换为灰度

形态变换和阈值设置如下：

但我不知道下一步该怎么办？如何提取图像的上述部分

import cv2

img = cv2.imread('Feature Extraction/soil_stockpile_test_image.png', 
cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
blur = cv2.GaussianBlur(img, (1, 1), 2)
h, w = img.shape[:2]

# Morphological gradient

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7, 7))
gradient = cv2.morphologyEx(blur, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
cv2.imshow('Morphological gradient', gradient)

#Contours
thresh = cv2.threshold(img,150, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
cnts, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.imshow('thresh', thresh)

多谢各位

编辑1:

正如@eldesgraciado所建议的，我尝试了直方图反投影法。它有点工作，但它仍然显示图像中一些不需要的部分。我只想在结果中显示库存

以下是代码和生成的图像：

# Original Image
orig_img = cv2.imread('Feature Extraction/soil_stockpile_test_image.png')
roi = cv2.imread('Feature Extraction/roi_soil.png')

# HSV Image
hsv_img = cv2.cvtColor(orig_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Region of Interest
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
mask = cv2.calcBackProject([hsv_img], [0, 1], roi_hist, [0, 180, 0, 256], 1)


# Remove Noise
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))
mask = cv2.filter2D(mask, -1, kernel)
_, mask = cv2.threshold(mask, 210, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Merge and perform bitwise operation
mask = cv2.merge((mask, mask, mask))
result = cv2.bitwise_and(orig_img, mask)

#cv2.imshow('HSV Image', hsv_img)
#cv2.imshow('Region of Interest', roi)
#cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.imshow('Result', result)

结果:

编辑2:

使用grab cut算法后，使用以下代码，这是我得到的结果：

# Grab Cut Mask
img = cv2.imread('Feature Extraction/soil_stockpile_test_image.png')

# These params have been hardcoded. Need to be changed for every image.
top_left_x = 300
top_left_y = 150
bottom_right_x = 600
bottom_right_y = 350
Green_color = (0, 255, 0)

# Draw the rectangle
output = cv2.rectangle(img,
                (top_left_x, top_left_y),
                (bottom_right_x, bottom_right_y),
                color=Green_color, thickness=3)

#cv2.imwrite('Output_Image_with_Rectangle.jpg', output)
#cv2.imshow('Output Image with Rectangle', output)

# Grab Cut Mask
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)

bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)

rect = (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y)
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
new_img = img*mask2[:,:,np.newaxis]

cv2.imwrite('Grab_Cut_img.jpg', new_img)
plt.imshow(new_img),plt.colorbar(),plt.show()

但还是有一些黑色的部分。我可以调整这个抓取剪切图像的大小吗？还有，我该怎么做？ 此外，在图像中，您可以看到仍然有一些背景。如何抑制这种情况

---

我真的需要你的帮助。谢谢。

你试过了吗？@eldesgraciado是的，我试过了。请选择编辑1。但我不确定这是正确的还是我没有使用正确的参数。另外，在结果图像中，我如何绘制一条曲线来表示这是我想要的图像的一部分？@eldesgraciado我使用了抓取切割算法，结果可以在问题的编辑2中看到。但面具中仍然有一些背景。“我该怎么做？你试过了吗？”埃尔德斯格拉齐亚多：是的，我试过了。请选择编辑1。但我不确定这是正确的还是我没有使用正确的参数。另外，在结果图像中，我如何绘制一条曲线来表示这是我想要的图像的一部分？@eldesgraciado我使用了抓取切割算法，结果可以在问题的编辑2中看到。但面具中仍然有一些背景。我该怎么做？