运行平台： Windows
Python版本： Python3.x
IDE： Spyder
今天我们想实现的功能是对单个目标图片的提取如图所示：
图片读取
###############头文件 import matplotlib.pyplot as plt import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image #from skimage import io import random from PIL import Image
首先要完成图片的读取，通过cv2.imshow显示``
img = cv2.imread("1_3img.png")############图片读取
#cv2.imshow('picture', img)
#cv2.waitKey(0)
pictue_size=img.shape
picture_height=pictue_size[0]
picture_width=pictue_size[1]
边界提取
################灰度化，以及二值化 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,1,255,cv2.THRESH_BINARY) ############################ ######################边界提取，contours包含边界值的坐标 contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
边界提取采用cv2.findContours，在进行边缘提取的时候要把图像处理为二值图像，这里要说明一下，不同版本的opencv，cv2.findContours输出的值不同，有两个有三个，我们这个opencv版本输出为两个。
coontours为所有边界点的集合，是一个list，我们图中有三个区域，所以len（list）=3，每一个list里包含边界值数据。
图片提取
img2=[0 for i in range(len(contours))]
print(len(contours))
for i in range(len(contours)):
img2[i]=cv2.imread("./blackboard/test.jpg")############黑色底板图片读取
print(img2[i].shape)
# cv2.drawContours(img2[i],contours[i],-1,(0,0,255),3) #########画边界
###############全图片遍历找到相应的在轮廓之内的点
for a in range(picture_height):
for b in range(picture_width):
#############################################辨别是否在轮廓内是定义为1，不是定义为-1
result = cv2.pointPolygonTest(contours[i], (a,b), False)
if result>0:
img2[i][b,a]=100
##############下面填写保存代码
scipy.misc.imsave('picture'+str(i)+'.jpg',img2[i])
我们先读取一个黑色底版图片，里面所有的值为0，通过cv2.pointPolygonTest函数来分析像素点的位置是否在边界区域内，是返回1，不是返回-1，是的点我们赋值为100，并保存，最后得到我们想要的图片啦