利用opencv-python繪制多邊形框或（半透明）區域填充（可用于分割任務mask可視化）

本文主要就少opencv中兩個函數polylines和fillPoly分別用于繪制多邊形框或區域填充，并會會以常見用途分割任務mask（還是筆者的豬仔數據集^^）可視化舉例示范。

cv2.polylines()

以下是摘自Ref的函數介紹，筆者將在下面結合例子解釋其中的參數。

cv2.polylines() method is used to draw a polygon on any image.

Syntax: cv2.polylines(image, [pts], isClosed, color, thickness)>

Parameters:
image: It is the image on which circle is to be drawn.
pts: Array of polygonal curves.
npts: Array of polygon vertex counters.
ncontours: Number of curves.
isClosed: Flag indicating whether the drawn polylines are closed or not. If they are closed, the function draws a line from the last vertex of each curve to its first
vertex.
color: It is the color of polyline to be drawn. For BGR, we pass a tuple.
thickness: It is thickness of the polyline edges.

Return Value: It returns an image.

說幾個關鍵的參數：第一個參數image自然就是要標記多邊形框的原圖，pts是多邊形框的各個坐標點（這里整個pts參數要注意多加一個中括號，一會兒會結合例子說一下），isClosed的參數是是否要將多邊形閉合，即最后一個坐標點是否要再連回到第一個坐標點，一會兒會實驗給大家看一下差別，color是多邊形框的顏色，大家選用自己喜歡的顏色就好，這里都采用筆者的生日 (98,9,11)。

我們先講豬仔數據集中的一張圖片及其標簽讀入：

import json
import cv2
import numpy as npwith open('labels/mask2bbox_labels_200/20190515142143.json', 'r') as obj:dict = json.load(obj)
img = cv2.imread('images/train_img/20190515142143.jpg')

原圖是這樣滴：

我們的目標就是根據人工mask標注將小豬仔們用多邊形框（不是box矩形框）圈出來，或者用半透明的mask區域表示出來。

開始用一個for循環將所有多邊形框讀出并畫出：

for label in dict['shape']:points = np.array(label['points'], dtype=np.int32)cv2.polylines(img, [points], True, (98, 9, 11), 3)cv2.imshow('rect', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('rect.jpg', img)

可以看到是我們想要的效果，小豬仔都被人工標注的坐標形成的多邊形圈了起來。

這里要注意我們的pts參數要在外面多加一個中括號，筆者一開始也忽視了這個地方：

cv2.polylines(img, points, False, (98, 9, 11), 3)

會導致報錯：

cv2.error: OpenCV(4.4.0) /tmp/pip-req-build-99ib2vsi/opencv/modules/imgproc/src/drawing.cpp:2427: error: (-215:Assertion failed) p.checkVector(2, CV_32S) >= 0 in function 'polylines'

我們一般拿到的某個多邊形框的坐標點的形狀是[n, 2]，n是某一多邊形框的點的個數，2是每個點的x，y坐標。但這里其實是要pts參數的形狀為[1, n, 2]，當然也可以用expand_dims將形狀調整過來，但這屬于舍近求遠了。筆者一開始就以為不明晰這其中的狀況繞了遠路，所以在這里提醒一下大家。

總之把我們的形狀為[n, 2]坐標點作為參數在傳入函數時加個中括號[pts]即可。

如果isClosed=False參數會怎樣呢：

for label in dict['shape']:points = np.array(label['points'], dtype=np.int32)cv2.polylines(img, [points], False, (98, 9, 11), 3)

結果：

可以看到確實每個多邊形框都少了一段，即是沒有閉合的結果，所以我們一般將isClosed設為True。

cv2.fillPoly()

for label in dict['shape']:points = np.array(label['points'], dtype=np.int32)cv2.fillPoly(img, [points], color=(98, 9, 11))

參數與polylines()類似，就不再贅述了，直接這樣做得到的結果：

確實能將mask標注內的區域都做填充，但這顯然不是我們要的效果，我們需要的是半透明的mask。

我們只要將mask先放到zero圖上，再將mask和原圖加和起來就OK了。

zeros = np.zeros((img.shape), dtype=np.uint8)
for label in dict['shape']:points = np.array(label['points'], dtype=np.int32)mask = cv2.fillPoly(zeros, [points], color=(98, 9, 11))mask_img = 0.9 * mask + img

結果：

這才是我們最終想要的mask可視化結果。

讀者如有疑惑或異議，歡迎留言討論。

Ref:
https://www.geeksforgeeks.org/
https://blog.csdn.net/weixin_41735859/article/details/103758249