Übersetzen Python Funktion Maske Bild in Java

Question

anzuwenden Ich versuche, die folgende Python-Funktion zu übersetzen, die eine Maske auf ein Bild bezieht, in Java:

# Applies an image mask. 
def region_of_interest(img, vertices): 
    #defining a blank mask to start with 
    mask = np.zeros_like(img) 

    #defining a 3 channel or 1 channel color to fill the mask with depending on the input image 
    if len(img.shape) > 2: 
     channel_count = img.shape[2] # i.e. 3 or 4 depending on your image 
     ignore_mask_color = (255,) * channel_count 
    else: 
     ignore_mask_color = 255 

    #filling pixels inside the polygon defined by "vertices" with the fill color  
    cv2.fillPoly(mask, vertices, ignore_mask_color) 

    #returning the image only where mask pixels are nonzero 
    masked_image = cv2.bitwise_and(img, mask) 
    return masked_image 

Bisher ist dies, was ich habe:

public static opencv_core.Mat applyMask(opencv_core.Mat image, opencv_core.MatVector vertices) { 
    opencv_core.Mat mask = opencv_core.Mat.zeros(image.size(), opencv_core.CV_8U).asMat(); 

    opencv_core.Scalar color = new opencv_core.Scalar(image.channels()); // 3 
    double[] colors = new double[] { 
    255.0, 255.0, 255.0, 255.0, 
    255.0, 255.0, 255.0, 255.0, 
    255.0, 255.0, 255.0, 255.0}; 
    color.put(colors, 0, colors.length); 

    opencv_imgproc.fillPoly(mask, vertices, color); 

    opencv_core.Mat dst = new opencv_core.Mat(); 
    opencv_core.bitwise_and(image, mask, dst); 
    return dst; 
} 

Aber es funktioniert nicht. Beim Versuch, diese Methode aufgerufen wird, wie im folgenden Beispiel:

opencv_core.MatVector points = new opencv_core.MatVector(
    new opencv_core.Mat(2, 3, opencv_core.CV_32F, new IntPointer(1, 2, 3, 4, 5, 6)) 
); 

opencv_core.MatVector vertices = new opencv_core.MatVector(points); 
opencv_core.Mat masked = LaneManager.applyMask(src, vertices); 

(Ich gehe davon aus das der richtige Weg ist es, eine 2x3-Matrix von drei Punkten mit zwei Koordinaten jedes (1,2), (3, 4) und (5,6) zu bauen)

ich erhalte eine Ausnahme:

java.lang.RuntimeException: std::bad_alloc 
at org.bytedeco.javacpp.opencv_imgproc.fillPoly(Native Method) 

ich bin mit OpenCV wie org.bytedeco.javacpp-presets:opencv-platform:3.2.0-1.3 über Maven Zentrale zur Verfügung gestellt.

Ich muss zugeben, dass ich hier ratlos bin: Was ist die idiomatische Java-Art, das Gleiche wie die obige Python-Funktion zu machen?

Answer 1

Vielleicht hat irgendein whiz die vollständigen Antworten. Hier ist Stoff zum Nachdenken:

1. Die Java-API ist eine direkte Kopie der CPP API: http://opencv.org/opencv-java-api.html

2. Der Fehler tritt auf, wenn std::bad_alloc Sie nicht benötigte Speicherplatz zuzuweisen. (http://answers.opencv.org/question/28959/cascade-training-killed-and-bad_alloc/)

3. Es gibt zwei CPP Methoden:
   • C++: void fillPoly(Mat& img, const Point** pts, const int* npts, int ncontours, const Scalar& color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point()) und
   • C++: void fillPoly(InputOutputArray img, InputArrayOfArrays pts, const Scalar& color, int lineType=LINE_8, int shift=0, Point offset=Point())

4. Sie brauchen nicht von Mat zu konvertieren InputArray, aber Sie können (und sollten) nur ein Mat Objekt übergeben, wo ein InputArray angefordert (https://stackoverflow.com/a/32976883/1587329)

Answer 2

Okay, ich dachte, es endlich heraus. Wenn Sie Ihre Koordinaten mit definieren:

int[] points = new int[] {x1, y1, x2, y2, ...}; 

Dann können Sie einfach eine Maske mit dem folgenden Code anwenden:

opencv_core.Mat mask = new opencv_core.Mat(image.size(), image.type()); 

// Array of polygons where each polygon is represented as an array of points 
opencv_core.Point polygon = new opencv_core.Point(); 
polygon.put(points, 0, points.length); 
opencv_imgproc.fillPoly(mask, polygon, new int[] {points.length/2}, 1, new opencv_core.Scalar(255, 255, 255, 0)); 

opencv_core.Mat masked = new opencv_core.Mat(image.size(), image.type()); 
opencv_core.bitwise_and(image, mask, masked); 

Wo image das Originalbild ist, und masked das maskierte Ergebnis.

Das Problem war, dass die ursprüngliche Liste der Punkte nicht richtig definiert wurde.