画像の新しいオブジェクトを取得する

Question

私はカード認識マシンを構築しようとしています。事は、カードがシナリオの上に置かれることです。

私は画像と比較するにはどのように役立つと言われていますが、空の背景（cenario）ともう1つは同じシーナリオで、その上にカードがあります。

import numpy as np 
from PIL import Image 
import cv2 

image1 = cv2.imread("gray_bk.png") 
image2 = cv2.imread("gray_novo.png") 

cv2.imwrite('LutGrey.png',gray_image) 

novo = cv2.subtract(image1,image2) 
cv2.imwrite(file, novo) 

これはこれまでのところ、それに伴う問題は、リターンは私が実行しないか、その中のカード（OK）と黒のイメージですが、カードの色が全て台無しにされていることである私のコードです色をつぶすことなく同じ操作ですか？そして、カードを新しい（より小さな）画像に「カット」するための最良の方法は何でしょうか。

Answer 1

あなたは本当の画像を使用している場合、私は次のことをお勧め：

• 読み取りカラー画像
• いくつかの初期presmoothingを行う
• substractグレースケール画像およびしきい値結果
• は、必要に応じて、いくつかの形態学を行います閉じる
• しきい値付き画像の最大の領域をラベル付きで表示します
• get the bouカード領域の長方形（例えば、cvのboundingRect）を指定し、元のカラー画像からこの領域を抽出する。¶

代替手段は、一般に、特徴検出に基づいてより堅牢なアプローチである。初心者のためにこれをチェックしてください： http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_matcher/py_matcher.htmlこの場合、可能なカード候補はすべて事前に知っていなければなりません。

カードはちょうどこれがうまくいくかもしれないよりも、背景画像に重ねた場合：

# read directly to float 
image1 = cv2.imread("gray_bk.png").astype(np.float)/255 
image2 = cv2.imread("gray_novo.png").astype(np.float)/255 

# substract and threshold 
threshold = 0.1 
binary_image = np.abs(np.mean(image2,2) - np.mean(image1,2)) > threshold 
# get card area 
y,x = np.where(binary_image) 
# extract card from the image 
card = image2[ y.min():y.max(), x.min():x.max(),:]