У меня есть набор изображений, все они выглядят почти как вот этот лист:
Я хочу извлечь лист из фона, для чего я использовал алгоритм GrabCut, который используется здесь .
В качестве другого подхода я также использовал пороговое значение, основанное на соотношениях значений r, g и b, как здесь:
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
testImg = cv2.imread('path_to_the_image')
testImg = cv2.resize(testImg, (256, 256))
#bgImg = cv2.imread('')
#blurBg = cv2.GaussianBlur(bgImg, (5, 5), 0)
#blurBg = cv2.resize(blurBg, (256, 256))
#testImg = cv2.GaussianBlur(testImg, (5, 5), 0)
cv2.imshow('testImg', testImg)
#plt.imshow(bgImg)
cv2.waitKey(0)
#plt.show()
modiImg = testImg.copy()
ht, wd = modiImg.shape[:2]
print(modiImg[0][0][0])
for i in range(ht):
for j in range(wd):
r = modiImg[i][j][0]
g = modiImg[i][j][1]
b = modiImg[i][j][2]
r1 = r/g
r2 = g/b
r3 = r/b
r4 = round((r1+r2+r3)/3, 1)
if g > r and g > b:
modiImg[i][j] = [255, 255, 255]
elif r4 >= 1.2:
modiImg[i][j] = [255, 255, 255]
else:
modiImg[i][j] = [0, 0, 0]
# if r4 <= 1.1:
# modiImg[i][j] = [0, 0, 0]
# elif g > r and g > b:
# modiImg[i][j] = [255, 255, 255]
# else:
# modiImg[i][j] = [255, 255, 255]
# elif r4 >= 1.2:
# modiImg[i][j] = [255, 255, 255]
# else:
# modiImg[i][j] = [0, 0, 0]
plt.imshow(modiImg)
plt.show()
testImg = testImg.astype(float)
alpha = modiImg.astype(float) / 255
testImg = cv2.multiply(alpha, testImg)
cv2.imshow('final', testImg/255)
cv2.waitKey(0)
Но темные пятна на листе всегда отсутствуют на извлеченном изображении листа, как показано здесь:
Есть ли какой-либо другой способ отделить лист от его фона, учитывая, что на изображение есть только один лист, а фон почти одинаков для других изображений, которые у меня есть, а также листья расположены < em>почти так же, как здесь.
