加粗一个像素线

Question

我正在使用OpenCV在Python上进行图像处理。我试图在图像上覆盖一个轮廓线，该轮廓线是从蒙版中生成的。我使用cv2.Canny()获取蒙版的轮廓线，然后使用cv2.cvtColor()将其更改为颜色，最后使用outline[np.where((outline == [255,255,255]).all(axis=2))] = [180,105,255]将该边缘转换为青色。我的问题是这是一条只有一个像素宽度的线，在大图片上几乎看不见。此轮廓线除了我使用cv2.bitwise_or(img, outline)作为蒙版应用到彩色图像上的点之外，全部为[0,0,0]。

我目前正在通过暴力方式加粗这个轮廓线，并检查位图中的每个像素，以检查它的任何邻居是否为[180,105,255]，如果是，该像素也会发生变化。这非常慢。有没有办法使用numpy或openCV自动完成这项工作？我希望可以使用一些条件索引来处理numpy，但找不到任何有用的东西。

- TheStrangeQuark

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{btsdaf} - Divakar

不，我不知道那个存在。我该如何使用它？ - TheStrangeQuark

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.ndimage.morphology.binary_dilation.html - Divakar

使用OpenCV进行膨胀操作：dilated = cv2.dilate(im, np.ones((3, 3)))。其中，im为原始图像，np.ones((3, 3))创建了一个大小为3x3的全1矩阵作为膨胀核。 - Miki

Answer 1

以下是两种基于不同情况的方法：

• cv2.dilate() - 增强所有白色像素
• cv2.drawContours() - 增强特定像素

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例子

使用以下输入图像：

import cv2
import numpy as np

# Create test image
mask = np.zeros((200,200,3), dtype=np.uint8)
cv2.line(mask, (50, 100), (150, 100), (255,255,255), 1)

方法 #1

前景（白色）中的所有像素将使用cv2.dilate()增加其面积。我们创建一个结构元素并进行膨胀。更多迭代会生成更厚的线。

iterations=1（左），iterations=2（中），iterations=3（右）

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilate = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)

第二种方法

当我们想要仅增强图像的特定部分而保留其他区域时，我们可以使用cv2.drawContours()。我们可以使用thickness参数指定颜色并调整大小。其结果与cv2.dilate()类似，但还可选择颜色。

gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cnts = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

for c in cnts:
    cv2.drawContours(mask, [c], -1, (255,255,255), thickness=15)

- nathancy

Answer 2

我会看一下形态学操作。 膨胀听起来最接近你想要的。 如果您不想扩大图像的其余部分，则可能需要在线条的子区域上进行处理。

- Dave Caulton

Answer 3

你需要执行一个膨胀操作。 膨胀是一种形态学操作，它会使输入图像中更亮的区域变大。如此处所述，膨胀是通过将输入图像与某个内核进行卷积来执行的:

当内核B在图像上扫描时，我们计算B覆盖的最大像素值，并用该最大值替换锚点位置处的图像像素。

锚点通常是内核的中心。

对于你的情况，我建议使用一个尺寸为你选择的椭圆形内核。 使用一像素厚的线和尺寸为(n,n)的内核，你的膨胀图像中的线条将大约为2*n厚。

Here's a sample code :

    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    result = cv2.dilate(outline, kernel)

这是一个膨胀的例子：

- vSomers