cv2-多邊形填充

多邊形圖像填充

目錄

• 多邊形圖像填充
  • • cv2.fillPoly
    • cv2.fillConvexPoly
    • 作用
      • 制作掩膜,實現任意區域裁剪
  • 按位運算

cv2.fillPoly

cv2.fillPoly(img, pts, color,lineType=None,shift=None,offset=None)

用來填充任意形狀的圖像，常常用於多邊形的填充，可用於一個或者多個圖形的填充

參數說明

• img 圖片
• pts 多邊形坐標 array類型,最好帶上[]
• color填充顏色

area1 = np.array([[250, 200], [300, 100], [750, 800], [100, 1000]])
area2 = np.array([[1000, 200], [1500, 200], [1500, 400], [1000, 400]])

img = np.zeros((1080, 1920, 3), np.uint8)

cv2.fillPoly(img,[area1,area2], color=(255, 255, 255))
plt.imshow(img)
plt.show()

cv2.fillConvexPoly

可用於對一個圖像的填充,只能用來填充凸多邊形

cv2.fillConvexPoly(img, points, color)

• img Image.
• points Polygon vertices.
• color Polygon color.
• lineType Type of the polygon boundaries.

單個多邊形填充。

img = np.zeros((1080, 1920, 3), np.uint8)
triangle = np.array([[0, 0], [1500, 800], [500, 400]])
     
cv2.fillConvexPoly(img, triangle, (255, 255, 255))
     
plt.imshow(img)
plt.show()

作用

制作掩膜,實現任意區域裁剪

 # 加載圖像
img = cv2.imread("D:\\shi\\a.png") 

# 坐標點points
pts = np.array([[(200, 200), (1800, 100), (1600, 800), (200, 800), (100, 400)]], dtype=np.int32)

# 作為mask
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)  # 全0

# 在mask上將多邊形區域填充為白色
cv2.fillPoly(mask, pts, 255)  # 填充，用 255 填充

# 通過 mask 來提取  mask 對應 原圖像的索引
img_height = mask.shape[0]
img_weight = mask.shape[1]

# 逐位與，得到裁剪后圖像，此時是黑色背景
dst = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
    
bg = np.ones_like(img, np.uint8) * 255
bg = cv2.bitwise_not(bg, bg, mask=mask)  # bg的多邊形區域為0，背景區域為255
dst_white = bg + dst

# 添加其他顏色背景
other = np.ones_like(img) * 128  # 其他背景顏色
mask2 = np.ones(img.shape, np.uint8) * 255
mask2 = cv2.fillPoly(mask2, [pts], (0, 0, 0,))
other = cv2.bitwise_and(other, mask2)
dst_other = dst + other

cv2.imwrite("dst-mask.jpg", mask)
cv2.imwrite("dst-black.jpg", dst)
cv2.imwrite("dst-white.jpg", dst_white)
cv2.imwrite("other-otherd.jpg", dst_other)

按位運算

• bitwise_and 是對二進制數據進行“與”操作，即對圖像每個像素值進行二進制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0

• bitwise_or是對二進制數據進行“或”操作，即對圖像每個像素值進行二進制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0

• bitwise_xor是對二進制數據進行“異或”操作，即對圖像每個像素值進行二進制“異或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0

• bitwise_not是對二進制數據進行“非”操作，即對圖像每個像素值進行二進制“非”操作，~1=0，~0=1

參考文獻： https://www.pianshen.com/article/5724129910/