Python cv2 候選區域

woff

• opencv依照顏色、紋理、大小、形狀等四種相似度進行偵測，依
你指定的方式(例如矩形)進行圈選，產生候選區域。
• ss=cv2.ximgproc.segmentation.createSelectiveSearchSegmentation()
• 代表產生一個分析後產生候選區域的物件。
• ss.setBaseImage(im)
• ss這個物件設定基礎影像
• ss.switchToSelectiveSearchFast()
• ss進行快速的物件偵測與候選• 執行之後產生候選區域
• rects=ss.process()
• 因偵測鍵盤動作關係，所以相關動作建議放在 while True迴圈內。
• 鍵盤偵測主要是進行兩部分
• numShowRects=100 #顯示的候選區域數量，值可以修改
• increment=50 #每次增加或減少的候選區域數量，值可以修改
• 鍵盤主要是ASCII碼進行偵測。
• 程式將會偵測m 、l與q這三個按鍵。

• Q:候選區域偵測可以做甚麼?
• A:
• 1.區域的資訊擷取出來後可以進行眾多圖像的CNN分類操作。
• 2.可將偵測到的區域進行裁切後儲存。
• Q:程式中鍵盤動作的目的
• A：
• 程式採用無限迴圈方式 (while True)，若沒有設定暫停方式，以便改變流
程離開，程式將會永遠執行。
• 利用偵測鍵盤上的按鍵方式，讓程式能夠暫停

原圖

程式碼

1. import random
   
2. import cv2
   
3. import numpy as np
   
4. im=cv2.imread('simpsons.jpg')
   
5. segmentator=cv2.ximgproc.segmentation.createGraphSegmentation(
   
6.     sigma = 0.7,
   
7.     k=300,
   
8.     min_size =10000
   
9. )
   
10. segment = segmentator.processImage(im)
    
11. print('以下為顏色分割影像的截取與顏色標記')
    
12. seg_image = np.zeros(im.shape, np.uint8)
    
13. 
    
14. a=0
    
15. for i in range(np.max(segment)):
    
16.     y, x = np.where(segment==i)
    
17.     color = [random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255)]
    
18.     a += 1
    
19.     for xi,yi in zip(x,y):
    
20.         seg_image[yi,xi] = color
    
21. print(a)
    
22. result = cv2.addWeighted(im,0.3,seg_image,0.7,0)
    
23. cv2.imshow('result',result)
    
24. cv2.imwrite('10000.png',result)
    
25. cv2.waitKey()

複製代碼

segmentator=cv2.ximgproc.segmentation.createGraphSegmentation(
sigma=0.5,
k=300,
min_size=1000
)
以影像為基礎的切割方式
sigma:影像平滑程度處理
k:影像切割時演算法參數
min_size: 影像切割時的最小尺寸 (因圖像偵測區域而進行切割，所以每一
個影像尺寸都會不同)

結果圖

• opencv若依相似度或影像進行切割，無法控制他會產生多少個結
果。
• opencv內建kmeans這種非監督式學習的分群方法，可指定分群的
數量。
• opencv的kmeans的輸入有六個參數，輸出有三個參數。• opencv的kmeans的輸入有六個參數，輸出有三個參數。
• 輸入的部分
• 1.data，樣本，影像
• 2.K，你想要規劃多少群
• 3.bestLabels，這個參數於官方文件上沒有說明，可設定為None• opencv的kmeans的輸入有六個參數，輸出有三個參數。
• 輸入的部分
• 4.規則 criteria，分群的方式，要怎麼找，原則上有三個參數的組
合，type、max_iter、epsilon。
• 設定的時候
(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,10,1.0)
TERM_CRITERIA_EPS 若達到指定的精準度(1.0)則停止查找
TERM_CRITERIA_MAX_ITER 若達到指定的周期數(10)則停止查找• opencv的kmeans的輸入有六個參數，輸出有三個參數。
• 輸入的部分
• 5.執行次數，分群時用於指定不同的初始標籤的次數，也就是你
可以反悔的次數。