Пытается определить области MSER OpenCV с использованием matplotlib

Question

Я использую детектор функций MSER от OpenCV для поиска текстовых областей. Со следующим кодом Python я могу обнаружить тексты (и некоторые нетекстовые) и нарисовать полигональные кривые вокруг каждого алфавита. Теперь мне нужно построить эти тексты (более конкретно, каждый алфавит), используя matplotlib, используя разные цвета. Здесь важны разные цвета. Я новичок в matplotlib, и я не могу понять, как это реализовать. Я ищу ваше руководство. Мне не нужно полное решение, но некоторые подсказки будут полезны.

import numpy as np 
import cv2 
import matplotlib.pyplot as plt #plt.plot(x,y) plt.show() 

img = cv2.imread('TestText.png') 
mser = cv2.MSER_create() 

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
vis = img.copy() 

regions = mser.detectRegions(gray, None) 
hulls = [cv2.convexHull(p.reshape(-1, 1, 2)) for p in regions] 
cv2.polylines(vis, hulls, 1, (0, 255, 0)) 
# cv2.putText(vis, str('change'), (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 0, 0)) 
# cv2.fillPoly(vis, hulls, (0, 255, 0)) 


# cv2.imwrite("test.png", vis)  
cv2.imshow('img', vis) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Answer 1

Может быть, вы хотите, результат так же, как Matlab. Чтобы получить результат, вы должны сделать больше шагов. Найдите координаты, измените значения со случайным цветом.

Вот мой Python 3 код OpenCV 3.3.

#!/usr/bin/python3 
# 2017.10.05 10:52:58 CST 
# 2017.10.05 13:27:18 CST 
""" 
Text detection with MSER, and fill with random colors for each detection. 
""" 

import numpy as np 
import cv2 

## Read image and change the color space 
imgname = "handicapSign.jpg" 
img = cv2.imread(imgname) 
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 

## Get mser, and set parameters 
mser = cv2.MSER_create() 
mser.setMinArea(100) 
mser.setMaxArea(800) 

## Do mser detection, get the coodinates and bboxes 
coordinates, bboxes = mser.detectRegions(gray) 

## Filter the coordinates 
vis = img.copy() 
coords = [] 
for coord in coordinates: 
    bbox = cv2.boundingRect(coord) 
    x,y,w,h = bbox 
    if w< 10 or h < 10 or w/h > 5 or h/w > 5: 
     continue 
    coords.append(coord) 

## colors 
colors = [[43, 43, 200], [43, 75, 200], [43, 106, 200], [43, 137, 200], [43, 169, 200], [43, 200, 195], [43, 200, 163], [43, 200, 132], [43, 200, 101], [43, 200, 69], [54, 200, 43], [85, 200, 43], [116, 200, 43], [148, 200, 43], [179, 200, 43], [200, 184, 43], [200, 153, 43], [200, 122, 43], [200, 90, 43], [200, 59, 43], [200, 43, 64], [200, 43, 95], [200, 43, 127], [200, 43, 158], [200, 43, 190], [174, 43, 200], [142, 43, 200], [111, 43, 200], [80, 43, 200], [43, 43, 200]] 

## Fill with random colors 
np.random.seed(0) 
canvas1 = img.copy() 
canvas2 = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) 
canvas3 = np.zeros_like(img) 

for cnt in coords: 
    xx = cnt[:,0] 
    yy = cnt[:,1] 
    color = colors[np.random.choice(len(colors))] 
    canvas1[yy, xx] = color 
    canvas2[yy, xx] = color 
    canvas3[yy, xx] = color 

## Save 
cv2.imwrite("result1.png", canvas1) 
cv2.imwrite("result2.png", canvas2) 
cv2.imwrite("result3.png", canvas3) 

---

Исходное изображение (handicapSign.jpg):

Результат: