二值化图像

代码工程 data/ 提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：

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其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见 detectron2_seg_threshold.py。模型检出结果，如下：

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模型用的 Mask R-CNN 已有预测边框。但其他模型会有只出预测掩膜的，此时想要边框就可以使用 OpenCV 来提取。

本文代码也提供了根据色域来获取红球掩膜的办法：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread(args.image, cv.IMREAD_COLOR)

# HSV 阈值，获取掩膜
def _threshold_hsv(image, lower, upper):
  hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
  mask = cv.inRange(hsv, lower, upper)
  result = cv.bitwise_and(image, image, mask=mask)
  return result, mask

_, thres = _threshold_hsv(img, np.array([0,110,190]), np.array([7,255,255]))

# 清除小点（可选）
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3), (1, 1))
thres = cv.morphologyEx(thres, cv.MORPH_OPEN, kernel)

查找轮廓

# 查找轮廓
#  cv.RETR_EXTERNAL: 只查找外部轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(
  threshold, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 近似轮廓，减点（可选）
contours_poly = [cv.approxPolyDP(c, 3, True) for c in contours]

# 绘制轮廓
h, w = threshold.shape[:2]
drawing = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)
for i in range(len(contours)):
  cv.drawContours(drawing, contours_poly, i, (0, 255, 0), 1, cv.LINE_8, hierarchy)

获取边界框

boundingRect 获取边界框，并绘制：

for contour in contours_poly:
  rect = cv.boundingRect(contour)
  cv.rectangle(drawing,
                (int(rect[0]), int(rect[1])),
                (int(rect[0]+rect[2]), int(rect[1]+rect[3])),
                (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)

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minEnclosingCircle 获取边界圈，并绘制：

for contour in contours_poly:
  center, radius = cv.minEnclosingCircle(contour)
  cv.circle(drawing, (int(center[0]), int(center[1])), int(radius),
            (0, 255, 0), 2, cv.LINE_8)