前言
? 这次介绍的是和图像区域操作的相关问题和解决办法。
图像区域相关操作
获得外接矩形
rect = cv2.boundingRect(contours[c])
? 在c++中，是返回的一个Rect类，可以使用rect.tl()和rect.br()返回左上角和右下角的坐标，而python中是返回一个tuple，只能直接使用：
? 而这个tuple返回了四个元素，分别的含义是：
- rect[0]为左上角的x坐标
- rect[1]为左上角的y坐标
- rect[2]为width
- rect[3]为height
? 把这个矩形在图像上画出来可以用下面的代码：
cv2.rectangle(ori_img, (rect[0], rect[1]), (rect[0] + rect[2], rect[1] + rect[3]), (0, 0, 255), 1)
膨胀与腐蚀
? 我使用这两个操作是要用于区域的合并和分离。一般来说，合并是用膨胀操作，分离使用腐蚀操作。
? 这两个操作还可以用于去除图像周边的毛刺(一个是填充，一个是消除)
? 这两个过程很类似，只不过效果完全想法，类似一个做加法，一个做减法。
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膨胀与腐蚀的基本过程
如果是三通道图，这两个过程也是分成3份，独立来处理的，假设有这么一副灰度图：
我们要在这个图上做膨胀操作：
- 首先，这个过程是一个像素一个像素来处理的，假设我们处理到了下图中蓝色框选中位置的数据了，我们需要在这个像素外面准备另外一个框框，假设是一个3*3大小的框：
这个框就被成为核(kernel)，被处理的这个像素的值就依赖这个框的数据来进行计算(下面会提到这个计算过程)，如果是边或者顶点的像素，就对应的去匹配一下，我懒的配图了。
核是可以被设计的，也就是说这个3*3的矩阵是可以被填充数据的，每个元素可以被填充0或者1。比如长这样：
0和1分别表示设计者是否要处理这个位置的数据，1是要处理，0是不处理。
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核的处理过程
这个核覆盖上去之后，可以看到，为1的位置如下：
两种操作的区别就在如何对上述提到的这个像素点的计算过程：
- 膨胀，opencv官网上定义的像素点的计算过程是：
找到核中为1覆盖的区域里的最大值，并把这个值赋值给这个像素点，相当于把图像本身的数据给扩充了一下，也就称之为膨胀。
如果是上图中标记的这个蓝色框中的数字，如果经过膨胀后就会变成255。
- 腐蚀，这个过程相当于反过来：
找到核中为1覆盖的区域里的最小值，并把这个值赋值给这个像素点，相当于把背景的数据给扩充了一下，也就称之为腐蚀
如果是上图中标记的这个蓝色框中的数字，如果经过腐蚀后就会变成0。
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迭代过程，遍历原图中所有的像素点，都做这样一个计算，就得到了膨胀或者腐蚀之后的图。
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代码实现
代码实现很简单：
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膨胀：
kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) bin_clo = cv2.dilate(img, kernel2, iterations=1)其中的kernel2就是上面提到的核，通过opencv内置的枚举类型来初始化一个核，上面代码中的cv2.MORPH_RECT, (3, 3)就是初始化了一个3*3的矩形，这个矩形中的9个元素都是1。opencv还提供了其他的类型：
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实现的效果就是，明显的胖了一圈：
上面dilate中的第二个函数iterations=1，表示做几次膨胀，就是上面描述的基本过程来几遍。在我设计的场景中，两个迭代，这两个矩形就接一起了，达到了我想要的合并区域的目的。
如果使用findContouers来输出上面的图像，就只有一个轮廓了。
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腐蚀的代码类似：
kernel2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) bin_clo = cv2.erode(img, kernel2, iterations=2)
明显瘦了一圈。
重叠区域问题
? 在我碰到的问题里，还需要计算两个通道之间的重叠区域，我想到的办法是使用opencv中提供的bitwise_and方法
? 这个方法的逻辑是，将两个二值化图按对应位置匹配求逻辑与，作为新图像的位置的值：
? 当然这个方法还可以接受第三个参数，也就是mask，mask矩阵中元素为true的位置才进行处理(mask的使用可参见第一篇:
dst_green = cv2.bitwise_and(output_blue, dst_green)
? 两个参数都是二值化后的图层，后续我就可以使用连通域的函数来针对dst_green做处理，并计算面积了。
