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python如何去除图像中的框

 更新时间：2023年11月08日 10:09:50   作者：weixin_37763484  
最近在做图像标注,会出现带框的图片,需要去除其中的边框,本文通过实例代码给大家介绍python如何去除图像中的框,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

最近在做图像标注，会出现以下的图片，需要去除其中的边框。

1.思路

  • 人工标注画框的范围P，并使用标注工具在画框上画一个点A。
  • 获取点A的坐标和颜色。在范围P内，将与点A颜色相似的每一个点x的颜色，替换为点x上下（或左右）范围内若干个点的平均颜色。但是对于边缘部分，可能存在如下图所示的问题：

对边框的边缘部分Q进行额外处理。边框的颜色可能与点A的颜色有较大差异，因此需要利用其他方法进行处理。我使用异常值检测算法，因为Q中未在步骤2去除的一些残留点，与原始图片会存在较大差异，结合频度信息可以筛选出这些点，并得到以下的效果：

2.代码实现

1.导包和必要的参数、模型：

from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from collections import Counter
# 判断rgb相似度用，可以小一些
threhold=15
threhold_border=15
# 采样半径，可以设的小一些，可以根据边框的粗细来设定
redius=20
redius_border=20
# 对边框进行处理需要调整的参数
step_add=37
step_max=2000
step=0
all_outliers=[]
top_outlier_num=10
# 创建Isolation Forest模型
model = IsolationForest(contamination=0.05)  # 设置异常点的比例

2.辅助函数

#判断颜色是否相似
def my_similar(a,b):
    if sum([abs(x-y) for (x,y) in zip(list(a),list(b))])/3<threhold:
        return True
    return False
# 判断颜色是否相似
def my_similar_border(a,b_s):
    for b in b_s:
        if sum([abs(x-y) for (x,y) in zip(list(a),list(b)[0])])/3<threhold_border:
            return True
    return False
# 获取异常值，用于处理边框的边缘Q
def get_outlier(tmp,model):
    normal_point=[]
    unnormal_point=[]
    # 将数据传递给模型进行训练
    model.fit(tmp)
    # 获取每个数据点的预测标签，-1 表示异常点，1 表示正常点
    labels = model.predict(tmp)
    # 打印每个数据点的标签
    for i, label in enumerate(labels):
        if label == -1:
            unnormal_point.append(tmp[i])
        if label==1:
            normal_point.append(tmp[i])
    return normal_point,unnormal_point
# 在水平或处置方向上获取邻居节点，以便进行颜色替换
def get_right_neighborhood(target_color,neighborhood_x,neighborhood_y):
    diff_x=0
    diff_y=0
    for neighborhood in neighborhood_x:
        diff_x+=abs(sum([x-y for x,y in zip(list(neighborhood),list(target_color))])/3)
    for neighborhood in neighborhood_y:
        diff_y+=abs(sum([x-y for x,y in zip(list(neighborhood),list(target_color))])/3)
    if diff_x>diff_y:
        return neighborhood_x,1
    return neighborhood_y,2

3.主函数和必要的准备数据

########################################################################################
############################开始对区域P和点A进行人工指定################################
################################对应“思路”第1部分#####################################
########################################################################################
# 利用手动或利用labelimg等标注工具，
# 确定“思路”第1部分中的区域“P”
#人工框选画框的大致位置，需要包裹住画框
x_1=1427
y_1=723
x_2=2061
y_2=1363
# 利用手动或利用labelimg等标注工具，
# 确定“思路”第1部分中的点“A”
x = 1495 # 目标像素点的 x 坐标
y = 1294 # 目标像素点的 y 坐标
# 主要函数
def replace_color_around_point(image_path, x, y, radius=redius):
    # 采样步数
    step=0
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    pixels = image.load()
    # 获取图像的宽度和高度
    width, height = image.size
    ########################################################################################
    ############################开始对边框的内部节点进行处理################################
    ################################对应“思路”第2部分#####################################
    ########################################################################################
    # 获取目标像素点的颜色
    target_color = pixels[x, y]
    # 循环遍历图像中的每个像素点
    for i in range(x_1,x_2):
        for j in range(y_1,y_2):
            # 如果像素颜色与目标颜色相同，则替换为周围区域颜色的平均值
            if my_similar(pixels[i, j],target_color):
                # 计算周围水平和垂直区域的颜色平均值
                neighborhood_x = []
                neighborhood_y=[]
                for m in range(i - redius, i + radius + 1):
                        if 0 <= m < width:
                            neighborhood_x.append(pixels[m, j])
                for n in range(j - redius, j + radius + 1):
                        if 0 <= n < height:
                            neighborhood_y.append(pixels[i, n])
                neighborhood,direction=get_right_neighborhood(target_color,neighborhood_x,neighborhood_y)
                neighborhood=[n for n in neighborhood if not my_similar(n,target_color)]
                neighborhood = np.array(neighborhood)
                average_color=tuple(np.mean(neighborhood, axis=0, dtype=int))
                average_color_part_1 = tuple(np.mean(neighborhood[0:int(len(neighborhood)/2)], axis=0, dtype=int))
                average_color_part_2 = tuple(np.mean(neighborhood[int(len(neighborhood)/2)+1:], axis=0, dtype=int))
                # 替换像素颜色
                pixels[i, j] = average_color
                # 如果是水平方向
                if direction==1:
                    for m in range(i - int(redius_border/3), i):
                        if 0 <= m < width:
                                pixels[m,j]=average_color_part_1
                    for m in range(i, i + int(redius_border/3) + 1):
                        if 0 <= m < width:
                                pixels[m,j]=average_color_part_2
                # 如果是垂直方向
                if direction==2:            
                    for n in range(j - int(redius_border/3), j):
                        if 0 <= n < height:
                                pixels[i,n]=average_color_part_1
                    for n in range(j ,j + int(redius_border/3) + 1):
                        if 0 <= n < height:
                                pixels[i,n]=average_color_part_2
                step+=1
                if step%step_add==0 and step<step_max:
                    normal_point,unnormal_point=get_outlier(neighborhood,model)
                    unnormal_point=[tuple(x) for x in unnormal_point]
                    all_outliers.extend(unnormal_point)
    ########################################################################################
    ############################开始对边框的边缘节点进行处理################################
    ################################对应“思路”第2部分#####################################
    ########################################################################################
    # 使用Counter来统计三元组的出现次数
    all_outlier_counts = Counter(all_outliers)
    # 获取出现次数最多的十个三元组，用来去边框
    top_outliers = all_outlier_counts.most_common(top_outlier_num)
    # 循环遍历图像中的每个像素点
    for i in range(x_1,x_2):
        for j in range(y_1,y_2):
            # 如果该点和异常点中的颜色相似，就进行替换
            if my_similar_border(pixels[i, j] ,top_outliers):
                # 计算周围水平和垂直区域的颜色平均值
                neighborhood_x = []
                neighborhood_y=[]
                for m in range(i - int(radius/3), i + int(radius/3) + 1):
                        if 0 <= m < width:
                            neighborhood_x.append(pixels[m, j])
                for n in range(j - int(radius/3), j + int(radius/3) + 1):
                        if 0 <= n < height:
                            neighborhood_y.append(pixels[i, n])
                neighborhood,direction=get_right_neighborhood(target_color,neighborhood_x,neighborhood_y)
                neighborhood=[n for n in neighborhood if not n in top_outliers]
                neighborhood = np.array(neighborhood)
                average_color=tuple(np.mean(neighborhood, axis=0, dtype=int))
                # 替换像素颜色
                pixels[i, j] = average_color
    # 保存修改后的图像
    image.save(r"../data/bbb.jpg")

4.调用

image_path = r"../data/aaa.jpg"  # 替换为您的输入图像路径
replace_color_around_point(image_path, x, y)

3.存在的问题

1.在进行颜色替换时，仅仅使用了平均值（代码中的average_color相关内容），也许可以使用其他线性插值算法。

2.需要对参数进行精心调节，否则可能导致框内的图像会出现以下的“毛刺现象”，且无法把“框”完全去除：

将threhold参数调小后，毛刺消失。也可以对其他参数进行调节。

到此这篇关于python 去除图像中的框的文章就介绍到这了,更多相关python 去除图像中的框内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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