OpenCV快速入门：图像分析——图像分割和图像修复

文章目录

前言
一、图像分割
二、图像修复
总结

前言

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，提供了丰富的图像处理功能，使得图像分析变得更加高效和易于实现。本篇博客旨在提供一个关于OpenCV中图像分割和图像修复技术的入门指南，从基本原理到代码实现，简要覆盖这些技术的关键方面。
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一、图像分割

图像分割是图像处理中的一项重要技术，它涉及将图像划分为多个部分或区域，以便更容易地分析和处理。

1.1 漫水填充法

1.1.1 漫水填充法原理

漫水填充 (Flood Fill)算法基于区域生长的概念。它从图像中的一个点（种子点）开始，然后向所有与该点相连的、颜色/强度相似的区域扩展。

1.1.2 漫水填充法实现步骤

选择一个种子点。

检查相邻像素是否属于同一区域（基于颜色/强度相似度）。

如果相邻像素符合条件，则包括它，并继续向外扩展。

重复此过程直到无法扩展。

1.1.3 代码实现

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')
# 创建一个与图像大小相同的掩码（mask），并初始化为全0
mask = np.zeros((image.shape[0] + 2, image.shape[1] + 2), dtype=np.uint8)

# 定义填充的起始点
start_point1 = (100, 100)  # 开始填充的坐标
start_point2 = (420, 200)  # 开始填充的坐标
# 定义填充颜色
fill_color = (0, 0, 0)  # 黑色
# 定义颜色容差范围
tolerance = (160, 160, 160, 160)  # 上下左右的容差

# floodFill函数的参数
flood_fill_flags = 4
flood_fill_flags |= 255 << 8
flood_fill_flags |= cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE

# 调用floodFill函数
image_fill = image.copy()
cv2.floodFill(image_fill, mask, start_point1, fill_color, tolerance, tolerance, flood_fill_flags)
cv2.floodFill(image_fill, mask, start_point2, fill_color, tolerance, tolerance, flood_fill_flags)

# 显示结果
mask_img = cv2.merge([mask,mask,mask])
# 获取图像的高度和宽度
height, width ,channel= image.shape
# 创建一个新的图像，高度和宽度各增加一
new_height = height + 2
new_width = width + 2
image_origin = np.zeros((new_height, new_width, channel), dtype=np.uint8)
# 将原始图像复制到新图像中
image_origin[:height, :width] = image

image_flood = np.zeros((new_height, new_width, channel), dtype=np.uint8)
# 将原始图像复制到新图像中
image_flood[:height, :width] = image_fill

cv2.imshow('Flood Filled Image', cv2.hconcat([image_origin,image_flood, mask_img]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Flood Filled Image
cv2.floodFill 函数用于实现漫水填充算法，即填充一个连通区域的颜色或图案。这个函数非常适合于图像分割、对象检测和图像编辑等任务。下面是对 cv2.floodFill 函数参数和功能的简要介绍：

def floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None)

image: 输入/输出图像。这是一个单通道或三通道的8位或浮点图像。除非设置了 FLOODFILL_MASK_ONLY 标志，否则此函数会修改输入图像。

mask: 操作掩码，应该是一个单通道8位图像，比输入图像宽2个像素，高2个像素。这是一个输入和输出参数，因此在使用前需要初始化。漫水填充不能穿过掩码中非零的像素。例如，边缘检测器的输出可以作为掩码，以阻止填充穿过边缘。

seedPoint: 开始点。这是漫水填充开始的像素位置。

newVal: 重新绘制域像素的新值。

loDiff 和 upDiff: 分别代表最大下限和上限的亮度/颜色差异。这些参数决定了填充颜色与周围像素颜色的最大允许差异。

rect: 可选的输出参数，函数设置为重新绘制域的最小边界矩形。

flags: 操作标志。前8位包含连接值，4代表只考虑四个最近邻像素（那些共享边的像素），8代表将考虑八个最近邻像素（那些共享角的像素）。接下来的8位（8-16位）包含用来填充掩码的值（默认值为1）。例如，4 | (255 << 8) 将考虑4个最近邻居，并用255的值填充掩码。

这个函数通过比较像素与其邻居或种子点的颜色/亮度差异来确定哪些像素属于同一连接组件，并将这些像素填充为新的颜色或值。在实际应用中，需要根据具体的图像和需求调整参数，以达到最佳的填充效果。

1.2 分水岭法

1.2.1 分水岭法原理

分水岭(Watershed)算法模拟地理学中的水流原理。在图像中，任何灰度值可以看作高度，算法模拟雨水流入低洼地区，形成不同的“湖泊”，每个湖泊代表图像的一个分割区域。

1.2.2 分水岭法实现步骤

对图像应用边缘检测，例如使用Canny算法。

应用距离变换。

应用分水岭算法分割图像。

1.2.3 代码实现

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用阈值化来标记前景区域
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 去除噪声
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# 确定背景区域
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=6)
# 确定前景区域
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
_, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.8 * dist_transform.max(), 255, 0)

# 找到未知区域
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 标记标签
_, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg)

# 增加1以确保背景不是0，而是1
markers = markers + 1

# 标记未知区域为0
markers[unknown == 255] = 0

# 应用分水岭
cv2.watershed(image, markers)
image[markers == -1] = [255, 255, 255]

# 遍历所有的标记
for marker in np.unique(markers):
    if marker == 0 or marker == -1:
        # 忽略背景和边界
        continue

    # 创建一个掩码，使得当前标记区域为白色，其他区域为黑色
    mask = np.zeros(gray.shape, dtype=np.uint8)
    mask[markers == marker] = 255

    # 应用掩码到原始图像
    segmented_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

    # 显示提取的区域
    cv2.imshow(f'Segmented area {
      
      marker}', segmented_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Segmented Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Segmented Image
cv2.watershed 用于基于标记的图像分割的函数，实现了一种变体的分水岭算法。这个函数的关键功能是将图像分割成多个区域，这些区域基于提供的标记来确定。

def watershed(image, markers)

image: 输入参数。这是一个8位的3通道图像，即一般的彩色图像。这个图像是要应用分水岭算法进行分割的图像。

markers: 输入/输出参数。这是一个32位单通道图像，代表标记。它的大小应该与 image 相同。在输入时，markers 图像中应该有正值（>0）标记出预期分割区域的大致轮廓。每个区域由一个或多个连接组件表示，像素值为1、2、3等。函数处理后，markers 中的每个像素将被设置为其所属“种子”组件的值，或在区域边界处被设置为-1。

正值（>0）: 表示不同的对象或区域。

零值（0）: 表示这些像素的归属尚未确定，需要算法来定义。

负值（-1）: 在函数输出中，这表示不同区域之间的边界。

cv2.watershed 函数的目的是根据提供的标记，将图像分割成不同的区域。这对于图像分割、对象识别和计算机视觉应用特别有用。在实际应用中，通常需要先对图像进行预处理（如边缘检测、阈值化等），然后生成合适的标记图像，最后应用这个函数进行分割。

1.3 GrabCut法

1.3.1 GrabCut法原理

GrabCut是一种基于图论的图像分割方法，使用用户定义的前景和背景区域来初始化分割。算法通过迭代方式优化每个像素属于前景或背景的概率。

1.3.2 GrabCut法实现步骤

用户定义前景和背景区域。

算法初始化并迭代更新每个像素的标签（前景或背景）。

使用GMM（高斯混合模型）对颜色分布建模。

利用图割算法优化像素标签。

1.3.3 代码实现

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')

# 定义前景和背景模型
mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)

# 定义矩形（用户定义的前景区域）
rect = (100, 50, 200, 300)

# 应用GrabCut
cv2.grabCut(image, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 1, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)

# 提取前景和可能的前景区域
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
image = image * mask2[:, :, np.newaxis]

# 显示结果
cv2.imshow('GrabCut Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

GrabCut
cv2.grabCut 实现了 GrabCut 算法，这是一种用于图像分割的迭代算法。GrabCut 算法可以有效地从图像中分离前景（目标对象）和背景。

def grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, iterCount, mode=None)

img: 输入参数。这是一个8位的3通道图像，即一般的彩色图像。这个图像是要应用 GrabCut 算法的对象。

mask: 输入/输出参数。这是一个8位单通道的掩码图像。掩码的元素可以是 GrabCutClasses 中的一个，表示像素的不同分类（如明确的背景、可能的背景、明确的前景、可能的前景）。当 mode 设置为 GC_INIT_WITH_RECT 时，函数会初始化这个掩码。

rect: 输入参数，表示包含分割对象的感兴趣区域（ROI）。当 mode == GC_INIT_WITH_RECT 时使用此参数。ROI 外的像素被标记为“明确的背景”。

bgdModel: 输入/输出参数。这是用于背景模型的临时数组。处理同一图像时不应修改它。

fgdModel: 输入/输出参数。这是用于前景模型的临时数组。处理同一图像时不应修改它。

iterCount: 输入参数，表示算法应该执行的迭代次数。

mode: 输入参数，操作模式，可以是 GrabCutModes 中的一个。常见模式包括 GC_INIT_WITH_RECT（使用矩形初始化）和 GC_INIT_WITH_MASK（使用掩码初始化）。

cv2.grabCut 函数的主要用途是通过迭代方式将图像中的目标对象与背景分离。这在图像编辑、计算机视觉和对象识别等领域非常有用。函数的实现方式是先用一个矩形粗略地标记出感兴趣的对象，然后算法迭代地改进前景和背景的分割。

1.4 Mean-Shift法

1.4.1 Mean-Shift法原理

Mean-Shift算法是一种基于特征空间分析的非参数密度估计技术。在图像分割的上下文中，它通常用于基于颜色的聚类。

1.4.2 Mean-Shift法实现步骤

在特征空间（例如颜色空间）中选择一个窗口。

计算窗口内所有点的均值。

移动窗口到均值位置。

重复步骤2和3，直到收敛。

1.4.3 代码实现

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# Mean-Shift 参数
spatial_radius = 20  # 空间窗口大小
color_radius = 40    # 颜色窗口大小
max_pyramid_level = 2 # 金字塔层数

# 应用Mean-Shift算法
result = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, spatial_radius, color_radius, max_pyramid_level)
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用Canny边缘检测
result_edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 显示结果
img_edges = cv2.merge([edges,edges,edges])
img_result_edges = cv2.merge([result_edges,result_edges,result_edges])
cv2.imshow('Mean-Shift Segmentation', cv2.vconcat([
    cv2.hconcat([image, img_edges]),
    cv2.hconcat([result,img_result_edges])
]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Mean-Shift Segmentation
cv2.pyrMeanShiftFiltering 用于执行图像分割的 Mean-Shift 算法的函数。这个函数主要用于平滑图像的颜色梯度，同时保留边缘信息，从而对图像进行“平面化”处理。以下是对 cv2.pyrMeanShiftFiltering 函数的参数和功能的简要介绍：

def pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr, dst=None, maxLevel=None, termcrit=None)

src: 输入参数，源图像。这是一个8位的3通道图像，即一般的彩色图像。

sp: 输入参数，空间窗口半径。这个参数决定了像素邻域的大小。在此邻域内进行Mean-Shift迭代。

sr: 输入参数，颜色窗口半径。这个参数决定了颜色空间中像素邻域的大小，用于在颜色空间内聚类。

dst: 输出参数，目标图像。这是处理后的图像，格式和大小与源图像相同。

maxLevel: 可选输入参数，金字塔的最大层级。当这个值大于0时，算法首先在金字塔的最小层上执行，然后结果被传播到更大的层上。

termcrit: 可选输入参数，终止条件。它决定了Mean-Shift迭代何时停止。

cv2.pyrMeanShiftFiltering 函数的主要功能是对图像进行分割和平滑处理，同时保留边缘。在空间和颜色空间中，函数对每个像素进行迭代，直到满足终止条件。这个过程可以帮助去除图像的细节和噪声，同时保留主要的结构信息。这种方法在图像分割和对象识别等应用中非常有用。在实际使用时，sp 和 sr 参数需要根据具体的应用场景和图像内容进行调整。

二、图像修复

在图像处理领域，图像修复是一项至关重要的技术，它涉及修复图像中的损坏部分或去除不需要的对象。

2.1 图像修复原理

图像修复 (Inpainting)是一种用于修复图像中损坏区域的技术。它通过分析周围的像素来重建缺失或损坏的部分。OpenCV提供了两种主要的Inpainting技术：Telea方法和Navier-Stokes方法。

2.1.1 Telea方法

Telea方法是一种基于快速行进算法的图像修复技术。这种方法的核心思想是从损坏区域的边缘开始，逐步向内部填充，直到整个区域被修复完毕。

原理
Telea方法的关键在于它如何选择用于填充缺失区域的像素值。它考虑到了边缘周围像素的信息，并基于这些信息来估计缺失像素的最佳值。具体而言，该方法依赖于周围像素的几何距离和光强差异来计算修复值。

应用
Telea方法非常适合于修复小到中等大小的损坏区域。由于其基于边缘信息进行填充，因此在修复裂缝或小孔等缺陷时表现尤为出色。

2.1.2 Navier-Stokes方法

Navier-Stokes方法是另一种流行的图像修复技术。它基于流体动力学中的Navier-Stokes方程，适用于重建更大区域的图像。

原理
这种方法将图像修复问题视为一个流体动力学问题，其中图像的每个像素都被视为流体粒子。它利用Navier-Stokes方程来模拟流体粒子的运动，从而估算缺失区域的像素值。

应用
Navier-Stokes方法特别适用于大面积损坏的修复，例如修复破损的古老照片或艺术作品中的大片缺失部分。该方法能够有效地重建图像的结构和纹理信息，使修复后的区域与周围环境融合得更自然。

2.1.3 代码实现

import cv2
import numpy as np


def inpaint_image(image, mask, inpaint_radius=3):
    restored_telea = cv2.inpaint(image, mask, inpaint_radius, cv2.INPAINT_TELEA)
    restored_ns = cv2.inpaint(image, mask, inpaint_radius, cv2.INPAINT_NS)
    return restored_telea, restored_ns


# 加载图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')

# 创建第一个掩模，用于模拟损坏的区域
mask1 = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
mask1[40:60, 50:550] = 255  # 水平损坏区域
mask1[60:260, 300:320] = 255  # 垂直损坏区域
mask1[200:220, 100:300] = 255  # 水平损坏区域

# 创建第二个掩模，用于模拟损坏的区域
mask2 = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(mask2, (395, 215), 80, 255, -1)  # 圆形损坏区域

# 应用掩模，模拟损坏
damaged_image1 = image.copy()
damaged_image1[mask1 == 255] = [0, 0, 0]
damaged_image2 = image.copy()
damaged_image2[mask2 == 255] = [0, 0, 0]

# 使用封装的函数进行修复
restored_telea1, restored_ns1 = inpaint_image(damaged_image1, mask1)
restored_telea2, restored_ns2 = inpaint_image(damaged_image2, mask2)

# 显示结果
horizontal_stack1 = np.hstack((damaged_image1, restored_telea1, restored_ns1))
horizontal_stack2 = np.hstack((damaged_image2, restored_telea2, restored_ns2))
vertical_stack = np.vstack((horizontal_stack1, horizontal_stack2))
cv2.imshow('Restored Image Telea and Navier-Stokes', vertical_stack)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Restored Image Telea and Navier-Stokes
cv2.inpaint 用于修复图像中的选定区域的函数。它基于图像的邻域信息来重建图像的损坏或不希望的部分。这个函数特别适合用于去除扫描照片中的灰尘和划痕，或从静态图像或视频中去除不需要的对象。

def inpaint(src, inpaintMask, inpaintRadius, flags, dst=None)

src: 输入参数，源图像。这应该是一个8位、16位无符号或32位浮点的单通道或三通道图像。

inpaintMask: 输入参数，修复掩模。这是一个8位单通道图像，非零像素指示需要修复的区域。

inpaintRadius: 输入参数，圆形邻域的半径。每个待修复点考虑的邻域大小由此半径决定。

flags: 输入参数，修复方法。可以是以下两种之一：

INPAINT_NS: 基于 Navier-Stokes 的方法。

INPAINT_TELEA: Alexandru Telea 提出的方法。

dst: 输出参数，与源图像大小和类型相同的输出图像。

cv2.inpaint 函数通过考虑待修复区域边界附近的像素来重建选定的图像区域。该方法可用于修复小的图像区域，例如去除图像中的小斑点或遮挡物。它通过估算损坏区域周围的颜色和强度分布，以合理的方式填充这些区域，从而达到修复的效果。

在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的修复半径和方法。例如，较小的半径适用于小面积的修复，而较大的半径可能更适合广泛区域的修复。同样，两种不同的方法（INPAINT_NS 和 INPAINT_TELEA）在不同类型的图像和损坏情况下可能会有不同的效果。

2.2 修补算法

2.2.1 修补算法原理

修补(Patching)算法通过选取图像中未损坏的区域并用其覆盖损坏部分来进行修复。这种方法对于去除图像中的小对象或缺陷特别有效。

2.2.2 修补算法实现步骤

选择一个图像的未损坏区域作为补丁。

选择需要修复的区域。

将补丁应用到损坏的区域。

2.2.3 OpenCV代码实现

2.2.3.1 方形补丁修补

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')

# 创建掩模，用于模拟损坏的区域
mask2 = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(mask2, (395, 215), 80, 255, -1)  # 圆形损坏区域

# 应用掩模，模拟损坏
damaged_image = image.copy()
damaged_image[mask2 == 255] = [0, 0, 0]

# 选择一个补丁区域
# 注意：这里的坐标(x1, y1, x2, y2)需要根据您的图像进行调整
x1, y1, x2, y2 = 20, 20, 140, 150  # 补丁区域的坐标
patch = image[y1:y2, x1:x2]

# 确定损坏区域的坐标
# 这里我们使用与圆形损坏区域相同的坐标
dx1, dy1, dx2, dy2 = 395 - 80, 215 - 80, 395 + 80, 215 + 80

# 确保补丁和损坏区域的大小相同
patch_resized = cv2.resize(patch, (dx2 - dx1, dy2 - dy1))

# 应用补丁
restored_image = damaged_image.copy()
restored_image[dy1:dy2, dx1:dx2] = patch_resized

# 显示修复后的图像
cv2.imshow('Restored Image', cv2.hconcat([image, damaged_image,restored_image]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Restored Image

2.2.3.2 圆形补丁修补

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('tulips.jpg')

# 创建掩模，用于模拟损坏的区域
mask2 = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(mask2, (395, 215), 80, 255, -1)  # 圆形损坏区域

# 应用掩模，模拟损坏
damaged_image = image.copy()
damaged_image[mask2 == 255] = [0, 0, 0]

# 选择一个圆形补丁区域
px, py, radius = 78, 80, 70  # 原始补丁的半径
patch_mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(patch_mask, (px, py), radius, 255, -1)

# 创建原始补丁图像
original_patch = np.zeros_like(image)
original_patch[patch_mask == 255] = image[patch_mask == 255]

# 放大补丁到新半径
new_radius = 80
scale_factor = new_radius / radius
resized_patch = cv2.resize(original_patch, (0, 0), fx=scale_factor, fy=scale_factor)

# 重新创建圆形掩模以裁剪放大的补丁
resized_mask = np.zeros(resized_patch.shape[:2], np.uint8)
cv2.circle(resized_mask, (int(px*scale_factor), int(py*scale_factor)), new_radius, 255, -1)
final_patch = np.zeros_like(resized_patch)
final_patch[resized_mask == 255] = resized_patch[resized_mask == 255]

restored_image = damaged_image.copy()
# 应用放大的圆形补丁
for i in range(-new_radius, new_radius):
    for j in range(-new_radius, new_radius):
        if i**2 + j**2 <= new_radius**2:
            restored_image[215 + i, 395 + j] = final_patch[int(py * scale_factor) + i, int(px * scale_factor) + j]

# 显示修复后的图像
cv2.imshow('Restored Image', cv2.hconcat([image, damaged_image,restored_image]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Restored Image

总结

在本篇博客中，我们探讨了OpenCV中几种常用的图像分割方法：漫水填充法、分水岭法、GrabCut法和Mean-Shift法，以及图像修复技术：Telea方法和Navier-Stokes方法，还有修补算法。每种方法都有其独特的原理和适用场景。漫水填充法和分水岭法适用于基于区域的分割，GrabCut法适合交互式前景提取，而Mean-Shift法适用于基于密度的聚类分割。在图像修复方面，Telea方法和Navier-Stokes方法提供了强大的工具，用于修复图像中的损坏区域。

通过本篇博客，我们能够获得对OpenCV图像分割和修复技术的基本理解，并能够开始在自己的项目中应用这些技术。图像处理是一个不断发展的领域，随着技术的进步，将有更多的方法和技术被开发出来。因此，持续学习和实践对于保持在该领域的领先地位至关重要。