庭院内检测(cv2)

Question

我想用栅栏、地下室和石头把花园里的花园和外面的花园分开。脚本应该能够绘制您可以在第二张图像中看到的红线。使用cv2应该是可行的

我试过在车道检测系统中找到的一个代码，但不幸的是它不适合gras。

gray = cv2.cvtColor(gras_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
canny = cv2.Canny(blur, 50, 200)

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感谢你的帮助

Answer 1

请参阅下面代码中的注释，了解如何在图像中仅选择您的院子。

如果院子和院子之间的边界颜色发生变化，这将不是一个健壮的解决方案。通过在GIMP中打开您的图像，并使用GIMP的颜色选择器工具选择右侧的棕色边框对象，我找到了合适的HSV范围。神奇的是，这种颜色也能很好地用于灰色块。通过使用颜色范围，或者甚至为棕色块和灰色块创建单独的蒙版，您可能能够获得更好的结果。

import cv2
import numpy as np

#load the image
image = cv2.imread("meadow.jpg")

#define the lower and upper bounds of colors to threshold for in the HSV color space.
hsv_lower = (35//2, 0, 120)
hsv_upper = (45//2, 255, 255)

#convert the image to HSV color space
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

#find the areas of the image corresponding to the colors set above
mask = cv2.inRange(hsv_image, hsv_lower, hsv_upper)

#set the detected areas to white and other areas to black
new_image = np.where(mask, np.uint8(0), np.uint8(255))

#erode to fill in the gaps between the black pixels.
new_image = cv2.erode(new_image, kernel=np.ones((7,7)))

#find connected components (the white areas)
labels, stats = cv2.connectedComponentsWithStats(new_image)[1:3]

#create a mask for the area excluding the largest component
not_my_yard = labels != np.argmax(stats[:,cv2.CC_STAT_AREA])

#set the color of the area excluding the largest component to black
image[not_my_yard] = 0

#save the new image
cv2.imwrite("my_yard.jpg", image)

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