Python+OpenCV图像分割与目标提取

图像里的图像分割和目标提取，说复杂也复杂，说简单其实也就那几步。Python 搭配 OpenCV，你只要理清基本操作流程，像灰度化、二值化、找轮廓，搞起来其实挺顺的。

比如用 cv2.imread() 加载图像，读取进来后就是个 NumPy 数组，后面方便。再用 cv2.cvtColor() 转成灰度图，减少干扰，更快。常用的 cv2.threshold() 做二值化，直接把图像搞成黑白两色，边缘就清楚多了。

就能用 cv2.findContours() 把边界轮廓提取出来了，这一步是图像分割的关键。有了轮廓，就可以判断某个像素点是不是在目标区域里，比如 cv2.pointPolygonTest()，还挺好用的。你只要结合这些操作，就能实现一个简单但实用的目标提取功能。

哦对了，OpenCV 版本不同，findContours 的返回值有时候不一样，注意测试一下再用。建议你先用几张图练练手，思路清楚了，换复杂场景也不会慌。

如果你对图像感兴趣，或者想做点视觉，这套方案还挺值得一试。下面这些链接也可以参考下，都是差不多方向的：

• python 用 opencv 完成图像分割并进行目标物的提取
• opencv 图像分割边缘提取骨架提取
• opencv 图像分割
• 图像分割前景提取

如果你还没用过 cv2.threshold 或 findContours，建议先在几张轮廓清晰的图上试试看，效果还蛮直观的。