如何用open cv在脑瘤上画矩形？

Question

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我想在我的脑肿瘤图像数据集上绘制绿色的矩形或边界框，以突出显示图像中的肿瘤。最短的方法是什么？我不想分割肿瘤。

我尝试过openev绘图矩形函数，但它不起作用。我还发现了活动轮廓和Canny算法，但这也不起作用。

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    import cv2 
    import numpy as np 
    image = cv2.imread('12.png')
    cv2.imshow('Input Image', image) 
    cv2.waitKey(0) 
    gray =cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Canny Edges edged = cv2.Canny(gray, 30, 200) 
    # cv2.imshow('Canny Edges', edged) 
    # cv2.waitKey(0)

    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 
    cv2.imshow('Canny Edges after Contouring',edged) 
    cv2.waitKey(0) 
    print("Number of contours found = " +str(len(contours))) 
    cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0),3) 
    cv2.imshow('Contours', image) 
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

我希望肿瘤部分应该在一个盒子里，图像区域的整个image.Rest应该和我实际的大脑image.Just一样，通过简单的代码围绕肿瘤部分一个绿色的盒子，而不是整个算法。

Answer 1

基于对这个答案的评论，我更新了我的答案，我认为这仍然是一个深度学习问题，但类型不同。

如果你需要沿着肿瘤的轮廓分割肿瘤，一种方法可能是Mask R-CNN(1) (你可以阅读2017年发表的原始论文)。这种方法允许沿着它们的轮廓分割图像。Here您可以找到该方法的示例实现。

就我从图像中看到的，你必须处理灰度图像，可能很难用简单的方法将肿瘤从场景的其余部分分割出来，在这里我同意@BahramdunAdil。因此，我怀疑训练可能需要大量的数据和时间。

祝好运!

(1) He，Kaiming等人。"Mask r-cnn“IEEE计算机视觉国际会议论文集。2017年。