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Solución:
Pasos
- encuentra la región usando los puntos poli
- crear máscara usando los puntos de poli
- hacer máscara op para recortar
- agregue fondo blanco si es necesario
El código:
# 2018.01.17 20:39:17 CST
# 2018.01.17 20:50:35 CST
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("test.png")
pts = np.array([[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]])
## (1) Crop the bounding rect
rect = cv2.boundingRect(pts)
x,y,w,h = rect
croped = img[y:y+h, x:x+w].copy()
## (2) make mask
pts = pts - pts.min(axis=0)
mask = np.zeros(croped.shape[:2], np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [pts], -1, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA)
## (3) do bit-op
dst = cv2.bitwise_and(croped, croped, mask=mask)
## (4) add the white background
bg = np.ones_like(croped, np.uint8)*255
cv2.bitwise_not(bg,bg, mask=mask)
dst2 = bg+ dst
cv2.imwrite("croped.png", croped)
cv2.imwrite("mask.png", mask)
cv2.imwrite("dst.png", dst)
cv2.imwrite("dst2.png", dst2)
Imagen fuente:
Resultado:
Puedes hacerlo en 3 pasos:
-
Crea una máscara a partir de la imagen.
máscara = np.ceros ((alto, ancho)) puntos = np.array([[[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]]]) cv2.fillPoly(máscara, puntos, (255))
-
Aplicar máscara a la imagen original
res = cv2.bitwise_and(img,img,máscara = máscara)
-
Opcionalmente puedes quitar el recorte de la imagen para tener una más pequeña
rect = cv2.boundingRect(points) # devuelve (x,y,w,h) del rect cropped = res[rect[1]: rect[1] + recto[3], rect[0]: rect[0] + recto[2]]
Con esto deberías tener al final la imagen recortada
ACTUALIZAR
En aras de la exhaustividad aquí está el código completo:
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("test.png")
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
points = np.array([[[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]]])
cv2.fillPoly(mask, points, (255))
res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)
rect = cv2.boundingRect(points) # returns (x,y,w,h) of the rect
cropped = res[rect[1]: rect[1] + rect[3], rect[0]: rect[0] + rect[2]]
cv2.imshow("cropped" , cropped )
cv2.imshow("same size" , res)
cv2.waitKey(0)
Para la versión de fondo de color, use el código como este:
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("test.png")
height = img.shape[0]
width = img.shape[1]
mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
points = np.array([[[10,150],[150,100],[300,150],[350,100],[310,20],[35,10]]])
cv2.fillPoly(mask, points, (255))
res = cv2.bitwise_and(img,img,mask = mask)
rect = cv2.boundingRect(points) # returns (x,y,w,h) of the rect
im2 = np.full((res.shape[0], res.shape[1], 3), (0, 255, 0), dtype=np.uint8 ) # you can also use other colors or simply load another image of the same size
maskInv = cv2.bitwise_not(mask)
colorCrop = cv2.bitwise_or(im2,im2,mask = maskInv)
finalIm = res + colorCrop
cropped = finalIm[rect[1]: rect[1] + rect[3], rect[0]: rect[0] + rect[2]]
cv2.imshow("cropped" , cropped )
cv2.imshow("same size" , res)
cv2.waitKey(0)
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