Как обрезать часть изображения между указанными строками в opencv

В настоящее время я работаю над реализацией в python алгоритма, представленного в https://arxiv.org/abs/1611.03270. В следующей статье есть часть, когда мы создаем эпиполярные линии, и мы хотим взять часть изображения между этими линиями. Создание линий довольно просто, и это можно сделать с помощью представленного здесь подхода https://docs.opencv.org/3.4/da/de9/tutorial_py_epipolar_geometry.html. Я пытался найти решение, которое дало бы мне часть изображения между этими линиями (с заданной шириной), но не смог найти. Я знаю, что я мог бы вручную брать значения из пикселей, вычисляя, находятся ли они под/над линиями, но, может быть, есть более элегантное решение этой проблемы? Есть ли у вас какие-либо идеи или, может быть, сталкивались с подобной проблемой в прошлом?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
36
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

ты можешь сделать вот так

import numpy as np
import cv2

# lets say this is our image
np.random.seed(42)
img =  np.random.randint(0, high=256, size=(400,400), dtype=np.uint8)
cv2.imshow('random image', img)


# we can create a mask with epipolar points and AND with the original image
mask = np.zeros([400, 400],dtype=np.uint8)
pts = np.array([[20,20],[100,350],[165,240],[30,30]], np.int32)
cv2.fillPoly(mask, [pts], 255)
cv2.imshow('mask', mask)


filt_img = img&mask
cv2.imshow('filtered image', filt_img)
cv2.waitKey(0)

Мне очень нравится этот подход! Еще один вопрос, может быть, вы знаете, есть ли способ применить результирующую маску к двум разным изображениям и преобразовать ее таким образом, чтобы можно было вычислить HOG-сходство между ними?

saint_burrito 21.03.2022 16:47

Другие вопросы по теме