TypeError: labels не является ни массивом numpy, ни скаляром

Просто начиная с cv2, я хочу дать начальное значение объекту, как в каком-то окне координат, и соединить все пиксели, которые могут находиться за пределами исходного поля координат, но соприкасаться с ним. Я начал с небольших тестов, чтобы получить представление о связанных компонентах:

im=cv2.imread('test.png', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(im, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, 4, cv2.CV_32S)

тогда

im=cv2.imread('test.png', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(im, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)
thresh = cv2.bitwise_not(thresh)
output = cv2.connectedComponents(thresh, 4, cv2.CV_32S)

оба этих выходных массива, пока все хорошо, тогда я хотел увидеть фактическое выходное изображение со ссылкой на документы https://docs.opencv.org/3.0-beta/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#connectedcomponentsconnectedComponentsWithStats(InputArray image, OutputArray labels, OutputArray stats, OutputArray centroids, int connectivity=8, int ltype=CV_32S) и labels – destination labeled image поэтому я изменил последнюю строку в небольшом коде, приведенном выше, к этому:

output = cv2.connectedComponents(thresh,"out_test.png" ,4, cv2.CV_32S)

и это дало мне ошибку, указанную в вопросе. Я также пробовал:

cv2.imwrite(dest_dir+"out_test.png", output)

и получил эту ошибку:

TypeError: img is not a numerical tuple

как я могу на самом деле визуализировать вывод, поскольку я не хочу подсчитывать капли (объекты), их размеры или что-то еще, я просто хочу, чтобы они росли из исходной области интереса, которую я даю.


python opencv cv2 image-processing connected-components
person Nelly    schedule 14.06.2018    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
1
arrow_downward

Если вы хотите, чтобы белые пятна росли, вы можете использовать морфологические преобразования.

Поймите, что делает функция, прежде чем использовать ее

cv2.connectedComponents

Help on built-in function connectedComponents:

connectedComponents(...)
    connectedComponents(image[, labels[, connectivity[, ltype]]]) -> retval, labels
    .   @overload
    .   
    .   @param image the 8-bit single-channel image to be labeled
    .   @param labels destination labeled image
    .   @param connectivity 8 or 4 for 8-way or 4-way connectivity respectively
    .   @param ltype output image label type. Currently CV_32S and CV_16U are supported

Ответ @ausk должен быть вам полезен

import cv2

в терминале после открытия python, затем

Пример

help(cv2.connectedComponents)

Надеюсь это поможет

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("image.jpg")
grayscaleImage = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresholdedImage = np.zeros((image.shape[0],image.shape[1]),np.uint8)
thresholdedImage[grayscaleImage<250]=[255]

interestedObjects, interestedObjectContours, interestedObjectsHierarchy = cv2.findContours(thresholdedImage,cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)


for i, l in enumerate(interestedObjectContours):
    rect = cv2.minAreaRect(interestedObjectContours[i])
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    box[box < 0] = 0
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2)


plt.subplot(111), plt.imshow(cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Your objects detected image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
person Santhosh Dhaipule Chandrakanth    schedule 14.06.2018
comment
Я хочу, чтобы он соединял прикрепленные пиксели, например, если я предоставлю совершенно пустое изображение с квадратом где-то в его середине, и если я дам ему координаты части квадрата, он должен найти все это и вырасти, чтобы дать весь квадрат как вывод, это не то, для чего нужны морфологические преобразования. - person Nelly; 14.06.2018
comment
Понятно, если у нас есть только границы квадрата на черном изображении. Вы хотите, чтобы весь квадрат превратился в белые пиксели. Это правильно? - person Santhosh Dhaipule Chandrakanth; 14.06.2018
comment
Для моей конкретной задачи не будет только границ, объекты заполнены, и моя задача в основном состоит в том, чтобы иметь часть черных пикселей (объектов) на белом фоне, иметь возможность заставить обрезанные объекты выводить их полный размер, что я d дать в качестве входных данных исходное полное изображение и координаты области обрезки, если вы хотите отредактировать свой ответ, чтобы смоделировать аналогичный случай, я был бы признателен. - person Nelly; 14.06.2018
comment
Чтобы помочь вам, я хочу знать, какие будут входные данные colour image или binary image, я хочу знать вашу конечную цель. предложить вам решение. - person Santhosh Dhaipule Chandrakanth; 14.06.2018
comment
Изображение Rgb, тогда я должен сделать необходимую модификацию, если это необходимо, но обратите внимание, что изображение в основном черно-белое, но все же в rgb. - person Nelly; 14.06.2018
comment
Вы можете использовать threshold весь белый фон, а затем использовать findcontour findContour а затем нарисуйте этот контур, используя ограничивающий прямоугольник на исходном изображение - person Santhosh Dhaipule Chandrakanth; 14.06.2018

arrow_upward

arrow_downward

person    schedule
comment
Спасибо за ответ, не могли бы вы объяснить немного больше, например, что я сделал неправильно и к каким типам изображений мы можем применить подключенные компоненты (rgb, оттенки серого, двоичные...), а также направить меня к более подробное объяснение, отличное от документов, потому что они довольно кратки для новичка. - person Nelly; 14.06.2018