如何在Python中从蒙版分割图像创建轮廓(具有可控的厚度)？ - 腾讯云开发者社区

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基于OpenCV的特定区域提取

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1....现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

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总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版

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【01】opencv项目实践第一步opencv是什么-opencv项目实践-opencv完整入门以及项目实践介绍-opencv以土壤和水滴分离的项目实践-人工智

这有助于区分水膜与土壤颗粒之间的边界，从而可以准确测量水膜的厚度和范围。2) 分割水膜区域阈值分割：使用基于灰度或颜色的阈值分割算法，将图像中水膜区域与背景（包括土壤）分离。...轮廓跟踪：利用轮廓跟踪算法（如OpenCV中的findContours方法），检测水膜的边界并跟踪其形态随时间的变化。轮廓跟踪能有效记录水膜的扩展、收缩以及破裂等动态变化。...水膜厚度与面积计算：厚度计算：基于图像中水膜的像素距离，可以估算水膜的厚度。通过将像素距离与实际物理距离的比例进行换算，可以得到真实的水膜厚度。...面积计算：通过轮廓跟踪算法，计算出每一帧图像中水膜的面积随时间变化的趋势。动态变化分析：通过比较连续图像，分析水膜在不同时间点的形态变化。...可以通过在线教程（如 Python 官方文档、菜鸟教程）或书籍（如《Python 编程从入门到实践》）来学习 Python 的基础知识。

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OpenCV与图像处理（二）

本章节的主要内容是图像分割，包括以下几点内容： 1、阈值二值化 2、Canny算子 3、Sobel算子 4、Laplace算子以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行...阈值分割方法的核心在于如何寻找适当的阈值。最常用的阈值方法是基于灰度直方图的方法，如最大类间方差法(OTSU)、最小误差法、最大熵法等，直方图表示图像中具有每种灰度级的像素的个数。...)) # 在二值图像上画出轮廓：threshold_binary是二值图像，contours是轮廓，-1表示全画，然后是颜色，厚度 cv2.drawContours(img,contours,-1,(...白色幕布上的二值分割结果 2、Canny算子 canny边缘检测的基本思想是：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。...sobel 水平竖直同时检测结果 4、Laplace算子 laplace算子是最简单的各向同性微分算子，它具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数。

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Adobe放出P图新研究：就算丢了半个头，也能逼真复原

数据集做好之后，在正式训练轮廓补全模块之前，会先对显著对象进行轮廓检测。在这一环节中，没有输入图像的轮廓蒙版，而是使用了DeepCut来自动检测图像中的显著对象。...DeepCut使用深度神经网络，提取并组合图像中的高级和低级特征，来预测具有非常精确边界的前景蒙版。但因为输入图像被挖了洞，所以生成的分隔图中会有一些噪声。有时候，洞都被当做了前景。...解决这个问题的办法是使用二值的图像缺失部分蒙版，去除分割图中可能被误认为显著对象的区域。然后，应用连通分量分析进一步去除图中的一些小聚类以获得前景蒙版。...然后采用Sobel算子从分割图中检测物体的不完整轮廓。下一步，就是—— 预测完整轮廓 ?...首先，将不完整的图像、不完整的轮廓和图像缺失部分蒙版输入到粗略网络中，得到一个粗略轮廓图，也就是对图像缺失轮廓的粗略估计。然后，将粗糙的轮廓输入到精细网络中，来输出更清晰，更精确的轮廓。

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用于图像处理的Python顶级库！！

它提供了大量的算法，包括分割、颜色空间操作、几何变换、滤波、形态学、特征检测等。 Scikit-Image使用Numpy数组作为图像对象。让我们看看如何在scikit图像中执行活动轮廓操作。...活动轮廓描述图像中形状的边界。...归根结底，图像只是多维数组，Scipy提供了一组用于操作n维Numpy操作的函数。Scipy提供了一些基本的图像处理操作，如人脸检测、卷积、图像分割、读取图像、特征提取等。...但是NumPy也可以用于图像处理任务，例如图像裁剪、操作像素和像素值的蒙版。...检查下图以从图像中提取绿色/红色/蓝色通道：我们可以在示例中对比下纯Python与使用Numpy库在计算列表sin值的速度对比： import numpy as np import math import

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ON1 Effects 2023 for Mac(图像滤镜调色软件)v17.0激活版

ON1 Effects 2023 for Mac是Mac平台上一款包含了上百种专业滤镜的图像滤镜调色软件，ON1 Effects 2023具有HDR外观、黑白、镜头模糊（倾斜移位）、发光、色彩增强剂、色调增强剂...、纹理、边框、胶片外观、分割色调等强大内容。...ON1 Effects 2022中的工具集合非常适合选择性地应用效果和清理照片。...照片效果无损，可堆叠和可编辑的照片滤镜和预设创意资产包括数百种内置照片效果，滤镜，LUT，边框，纹理和预设快速浏览浏览器快速预览效果以及照片上的外观AI快速蒙版工具AI技术检测您的主题并自动创建蒙版遮瑕刷将照片混合在一起以进行曝光或创建渐晕和渐变的滤镜外观可调渐变仅对照片的一部分添加常规调整润饰工具裁剪...，可感知内容的填充，克隆，细化，轮廓和模糊非常适合修饰照片发光面罩根据图像创建亮度蒙版，以自动保护高光或阴影堆栈过滤器就像将滤镜放在相机的末端一样，更加简单皮肤修饰使用针对肤色的滤镜轻松修饰自定义预设轻松保存和整理自己的外观和预设实时预览立即预览任何外观或效果

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AI现在能教你画画了

在局部引导阶段，dualFace利用全局指导绘制的轮廓线，用深度生成模型合成人脸图像，然后将合成结果的细节（眼睛、鼻子、嘴等）作为辅助线条给出来。请注意，在全局阶段，人像是数据库中真实的人像。...下面就来说说这两个阶段具体如何操作的：全局引导全局引导阶段分为三步：数据生成，轮廓匹配和交互式指导。数据生成就是把数据库中的人脸图像转换成人脸轮廓。...他们使用双向分割网络（BiSeNet）来生成人脸原图的语义标签蒙层（mask）。再从这个语义标签蒙层中提取人脸轮廓。蒙层中的每个像素（eg....轮廓匹配步骤，通过计算用户画的轮廓与数据库中存储的轮廓图像的相似度，得到最接近的轮廓图像。...例如，下图中用户画的轮廓中的嘴被错误地视为了鼻子的一部分，这就导致后面一系列图的鼻子都不对劲。 ? 这是因为人脸数据库中都是真实的照片，dualFace只能支持绘制具有真实风格的人像。

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整个世界都是你的绿幕：这个视频抠图换背景的方法着实真假难辨

当然，达到这么好的效果是有条件的。除了原始图像/视频之外，研究者还要求拍摄者多拍一张不带人物的背景图。这一过程要比创建三元图节省很多时间。研究者用对抗损失训练了一个深度网络，用来预测蒙版。...他们首先利用带有 ground truth 的合成数据训练了一个具有监督损失的蒙版网络。...对于手持相机，研究者假设相机的移动幅度很小，利用单应性（homography）将背景与给定的输入图像对齐。从输入中，研究者还提取了目标人物的软分割。对于视频输入，可以添加临近的帧来辅助生成蒙版。...该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B』、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...然而，该方法在处理真实图像时仍然存在以下困难：在手指、手臂、头发附近的背景被复制到蒙版中；图像分割失败；前景重要部分的颜色与背景颜色相似；图像与背景之间没有对齐。

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整个世界都是你的绿幕：这个视频抠图换背景的方法着实真假难辨

当然，达到这么好的效果是有条件的。除了原始图像/视频之外，研究者还要求拍摄者多拍一张不带人物的背景图。这一过程要比创建三元图节省很多时间。研究者用对抗损失训练了一个深度网络，用来预测蒙版。...他们首先利用带有 ground truth 的合成数据训练了一个具有监督损失的蒙版网络。...对于手持相机，研究者假设相机的移动幅度很小，利用单应性（homography）将背景与给定的输入图像对齐。从输入中，研究者还提取了目标人物的软分割。对于视频输入，可以添加临近的帧来辅助生成蒙版。 ?...该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B』、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...然而，该方法在处理真实图像时仍然存在以下困难：在手指、手臂、头发附近的背景被复制到蒙版中；图像分割失败；前景重要部分的颜色与背景颜色相似；图像与背景之间没有对齐。

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「Adobe国际认证」Photoshop软件，关于绘图教程？

可以创建自定形状库和编辑形状的轮廓（称作路径）和属性（如描边、填充颜色和样式）。路径是可以转换为选区或者使用颜色填充和描边的轮廓。通过编辑路径的锚点，您可以很方便地改变路径的形状。...工作路径是出现在“路径”面板中的临时路径，用于定义形状的轮廓。可以用以下几种方式使用路径：可以使用路径作为矢量蒙版来隐藏图层区域。将路径转换为选区。使用颜色填充或描边路径。...因为可以方便地移动、对齐、分布形状图层以及调整其大小，所以形状图层非常适于为 Web 页创建图形。可以选择在一个图层上绘制多个形状。形状图层包含定义形状颜色的填充图层以及定义形状轮廓的链接矢量蒙版。...形状轮廓是路径，它出现在“路径”面板中。路径在当前图层中绘制一个工作路径，可随后使用它来创建选区、创建矢量蒙版，或者使用颜色填充和描边以创建栅格图形（与使用绘画工具非常类似）。...图像剪贴路径使您可以分离前景对象，并在打印图像或将图像置入其它应用程序中时使其它对象变为透明的。注意:路径是基于矢量的，因此它们都具有硬边。

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基于OpenCV实战：对象跟踪

介绍跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。轮廓：突出显示对象的图像片段。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。...打开命令提示符并键入 pip install opencv-python 步骤1：从相机读取数据 import cv2 cam = cv2.VideoCapture(0) img = cam.read...，则需要创建2个不同的蒙版，并最终在两个蒙版上使用“按位与”运算符。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。

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从零开始实现穿衣图像分割完整教程（附python代码演练）

在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。...我收集了网络上的一些图片，其中包含了在不同场景穿着不同类型的连衣裙的人。然后需要创建蒙版，它在每个对象分割任务中都是必要的。下面是我们的数据样本。...我从互联网上收集了一些原始图像，经过进一步剪切，将人与衣服分开。 ? 图像分割示例因为我们要将背景、皮肤和连衣裙进行分离，首先要将它们区分出来。...背景和皮肤是本问题中最相关的噪声源，我们要尽量减少它们的干扰。通过手动分割来创建蒙版，如下图所示，简单的对蒙版进行二值化。 ? 蒙版示例最后一步，我们将所有的蒙版图像合并为三维的单个图像。...这张照片表示了原始图像的相关特征。我们的目的主要是分离背景，皮肤和连衣裙，因此这个图像非常适合！ ? 最终蒙版我们对数据集中的每个图像重复这个过程，为每个原始图像提供三维的对应蒙版。

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人工智能辅助服装设计 | Mixlab论文带读

先把服装进行分割，然后再组合，尝试重建，形成新的风格。 ? 服装创意设计助理平台流程示意图设计师可以选择多件服装，将多种服装的风格合并。...image.png 服装风格-合并算法流程风格-合并算法流程： 1、设计师选择服装图像(A)和(B) 2、训练后的分割模型生成不同的分量作为掩码。...在本例中，(C)包含轮廓蒙版，(D)包含右袖蒙版。 3、图像重建算法选择这两个掩码并生成中间输出(E)。...4、(E)被作为下一步骤的输入，并且(F)是来自(E)的轮廓掩模，(G)是(B)左袖子的蒙版。 5、(F)和(G)组合以产生最终输出(H)。此过程迭代运行以选择多件服装和多个蒙版以生成大量的变体。...image.png 服装风格转换算法流程风格转换算法流程： 1、设计者从服装风格合并中选择生成的图像作为内容图像(A) 2、基于主题(B)选择喜欢的风格图像(C) 3、合并 image.png

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从零开始实现穿衣图像分割完整教程（附python代码演练）

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腾讯发布 BrushNet：一种即插即用图像修复模型

将噪声潜伏、掩码图像潜伏和下采样掩码连接起来作为 BrushNet 的输入。从 BrushNet 中提取的特征在零卷积块后逐层添加到预训练的 UNet 中。...BrushNet 和以前的图像修复方法在各种修复任务中的性能比较：（I）随机蒙版（蒙版），（II）随机蒙版（> 50\% 蒙版），（III）内修分割蒙版，（IV）外内修割蒙版。...为了训练和评估基于分割的蒙版修复模型，我们提出了 BrushData 和 BrushBench。 BrushData 添加了带有额外分割蒙版注释的 Laion-Aesthetic。...BrushBench 总共包含 600 张图像，每张图像都附有人工注释的蒙版和标题注释。 BrushBench 中的图像均匀分布在自然图像和人工图像（例如绘画）之间。...结果显示，从精确控制到粗略控制，可控能力逐渐减弱。

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ADAM——动脉瘤检测和分割挑战介绍

从TOF-MRA中自动检测动脉瘤的方法是可以提高临床工作流程的速度，而不会影响准确性。此外，自动的体素分割将使得能够导出更可靠的动脉瘤测量值和特征，并考虑用于破裂风险预测。...从体素分割得出的动脉瘤的形状特征，可以进一步辅助治疗并发症的预测模型。二、相关技术情况针对CTA或数字减影血管造影（DSA）2D图像，存在各种不同的（半）自动方法来检测和分割颅内动脉瘤。...三、挑战赛任务任务1：从TOF-MRA中自动检测颅内动脉瘤。任务2：从TOF-MRA中自动分割颅内动脉瘤。这项挑战有两个任务：1）检测未破裂的颅内动脉瘤，2）分割动脉瘤。...将基于人工动脉瘤蒙版位于最大动脉瘤半径内的预测候选位置坐标（x，y，z）确定阳性检测。任务2：分割算法输出应该是在与原始TOFMRA相同的图像空间中预测的分割动脉瘤的二进制蒙版。...在TOF-MRA的每个轴向切片上，画出围绕动脉瘤轮廓的轮廓。注释总是从颈水平到动脉瘤的圆顶绘制。在注释过程中，评分者可以访问结构图像并在扫描时进行放射科医生报告。

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基于OpenCV创建视频会议虚拟背景

本期我们将使用Python和OpenCV为频会议创建虚拟背景。 ? 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。...我们通过在第一个图像中逐个像素移动（因此在第一矩阵中一个单元一个像素）并从另一个图像中替换对应的像素（因此从另一个矩阵中替换对应的像素）来获得差异。...图像将为每个像素显示为0的黑色，我们将利用这一优势。 7.找到蒙版中超出阈值的单元格-我选择3作为阈值，当然也可以使用不同的值。...[isMask] = nextFrame[isMask]000000000000 11.对于蒙版中低于阈值的每个单元，请从替代背景图像进行复制 result[nonMask] = resized[nonMask...另一种方法是计算机视觉方法，用于查找相机和图像中的对象之间的距离。然后，建立一个阈值，以将前景与背景分开。之后，可以使用与移除背景相同的蒙版，并引入一个新的蒙版。

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我用新年祝福话,画了个兔子

作品思路本作品主要使用的PYTHON语言,通过调用词云 wordcloud包,分词包jieba,图像展示包 PIL展示效果功能,结合图像蒙版实现对应图片展示效果....蒙版准备兔年肯定要准备一只白白胖胖的兔子,注意需要找蒙版图片,而且最好不要有其他太多的杂项,蒙版中只有一个主目标最好. 上我们的大兔子....思路主要是,先通过读取,TXT中的文件内容,通过jieba分词获取我们想得到的数据内容....在读取的蒙版图片,我们主要要的是兔子的轮廓.生成词云后,我们将内容放到蒙版的轮廓中填充.最后再将生成的词云文件图片保存到本地....结果万事如意,心想事成,步步高升.一只由祝福话生成的兔子,这样生成了.有没有很栩栩如生. 百里鸡汤新的一年祝大家阖家欢乐.多多赚钱.

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有没有无痛无害的人体成像方法？OCT（光学相干断层扫描）了解一下

，OCT技术近年来发展飞快，特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景，已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用，特别是在眼底视网膜疾病的检查中，可以检测到视网膜不同层之间的厚度变化，从而发现和预防青光眼...OCT图像分割技术早期，医生根据眼底图像上手工标注的感兴趣区域分割轮廓，检查和诊断相应器官组织的病变类型和程度，该过程不仅费时费力，而且主观性强、重复性差，严重影响临床诊断的效率和准确性。...最常见的算法如基于阈值的区域生长算法，从单个像素出发，按照一定的生长准则，将具有相似性质的像素合并构成同一区域。...同样还有比较直观的基于边界轮廓的算法，如主动轮廓算法（snake），给定图像的初始曲线在内力和外力的作用下沿着曲线的法向量方向不断去演化知道曲线达到目标边缘。...如图在眼底病变的检测中应用OCT图像的三维重构后，可以清楚地看到RNFL层的厚度，而RNFL层厚度的变化对于青光眼、白内障等眼科疾病具有重要的医学价值。 ?

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基于OpenCV的特定区域提取

总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

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整个世界都是你的绿幕：这个视频抠图换背景的方法着实真假难辨

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