Solución:
Respuesta actualizada
He actualizado mi respuesta para hacer frente a las manchas de píxeles atípicos ruidosos del mismo color que el cuadro amarillo. Esto funciona ejecutando un filtro mediano de 3×3 sobre la imagen primero para eliminar las manchas:
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter
# Open image and make into Numpy array
im = Image.open('image.png').convert('RGB')
na = np.array(im)
orig = na.copy() # Save original
# Median filter to remove outliers
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(3))
# Find X,Y coordinates of all yellow pixels
yellowY, yellowX = np.where(np.all(na==[247,213,83],axis=2))
top, bottom = yellowY[0], yellowY[-1]
left, right = yellowX[0], yellowX[-1]
print(top,bottom,left,right)
# Extract Region of Interest from unblurred original
ROI = orig[top:bottom, left:right]
Image.fromarray(ROI).save('result.png')
Respuesta original
Ok, tu color amarillo es rgb(247,213,83), por lo que queremos encontrar las coordenadas X, Y de todos los píxeles amarillos:
#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
# Open image and make into Numpy array
im = Image.open('image.png').convert('RGB')
na = np.array(im)
# Find X,Y coordinates of all yellow pixels
yellowY, yellowX = np.where(np.all(na==[247,213,83],axis=2))
# Find first and last row containing yellow pixels
top, bottom = yellowY[0], yellowY[-1]
# Find first and last column containing yellow pixels
left, right = yellowX[0], yellowX[-1]
# Extract Region of Interest
ROI=na[top:bottom, left:right]
Image.fromarray(ROI).save('result.png')
Puede hacer exactamente lo mismo en Terminal con ImageMagick:
# Get trim box of yellow pixels
trim=$(magick image.png -fill black +opaque "rgb(247,213,83)" -format %@ info:)
# Check how it looks
echo $trim
251x109+101+220
# Crop image to trim box and save as "ROI.png"
magick image.png -crop "$trim" ROI.png
Si todavía está usando ImageMagick v6 en lugar de v7, reemplace magick con convert.
Lo que veo son áreas grises claras y oscuras en los lados y la parte superior, un área blanca y un rectángulo amarillo con triángulos grises dentro del área blanca.
La primera etapa que sugiero es convertir la imagen del espacio de color RGB al espacio de color HSV.
los S canal de color en el espacio HSV, es el “canal de saturación de color”.
Todos los incoloros (gris / negro / blanco) son ceros y los píxeles amarillos están por encima de los ceros en el canal S.
Próximas etapas:
- Aplicar umbral en el canal S (convertirlo a imagen binaria).
Los píxeles amarillos pasan a 255 y otros a cero. - Encuentre contornos en el umbral (busque solo el contorno exterior, solo el rectángulo).
- Invierte la polaridad de los píxeles dentro del rectángulo.
Los triángulos grises se vuelven 255 y los demás píxeles son ceros. - Encuentra contornos en thresh – encuentra los triángulos grises.
Aquí está el código:
import numpy as np
import cv2
# Read input image
img = cv2.imread('img.png')
# Convert from BGR to HSV color space
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Get the saturation plane - all black/white/gray pixels are zero, and colored pixels are above zero.
s = hsv[:, :, 1]
# Apply threshold on s - use automatic threshold algorithm (use THRESH_OTSU).
ret, thresh = cv2.threshold(s, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# Find contours in thresh (find only the outer contour - only the rectangle).
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2] # [-2] indexing takes return value before last (due to OpenCV compatibility issues).
# Mark rectangle with green line
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
# Assume there is only one contour, get the bounding rectangle of the contour.
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])
# Invert polarity of the pixels inside the rectangle (on thresh image).
thresh[y:y+h, x:x+w] = 255 - thresh[y:y+h, x:x+w]
# Find contours in thresh (find the triangles).
contours = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[-2] # [-2] indexing takes return value before last (due to OpenCV compatibility issues).
# Iterate triangle contours
for c in contours:
if cv2.contourArea(c) > 4: # Ignore very small contours
# Mark triangle with blue line
cv2.drawContours(img, [c], -1, (255, 0, 0), 2)
# Show result (for testing).
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Canal de color S en el espacio de color HSV:
thresh – S después del umbral:
thresh después de invertir la polaridad del rectángulo:
Resultado (el rectángulo y los triángulos están marcados):
Actualizar:
En caso de que haya algunos puntos de colores en el fondo, puede recortar el contorno de color más grande:
import cv2
import imutils # https://pypi.org/project/imutils/
# Read input image
img = cv2.imread('img2.png')
# Convert from BGR to HSV color space
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Get the saturation plane - all black/white/gray pixels are zero, and colored pixels are above zero.
s = hsv[:, :, 1]
cv2.imwrite('s.png', s)
# Apply threshold on s - use automatic threshold algorithm (use THRESH_OTSU).
ret, thresh = cv2.threshold(s, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# Find contours
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)
# Find the contour with the maximum area.
c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
# Get bounding rectangle
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
# Crop the bounding rectangle out of img
out = img[y:y+h, x:x+w, :].copy()
Resultado:
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