如何抓出遮罩中ROI的外框，并视觉化呈现 - cv2.findContours 和 cv2.boundingRect 的

前言

最近正好在处理医学影像，拿到的资料是医师圈好病灶位置的影像遮罩（mask），希望能够抓出病灶区域的外框 (bounding box) 当作训练资讯，而病灶区域也就是这边的ROI（region of interest）。

方法

主要使用到的是 opencv 里面的函数：cv2.findContours 和 cv2.boundingRect
这边另外应用到 d2l 套件中的 axes.add_patch 在原本的图像上另外画出东西

程式码

import cv2import d2l# 设定输入的影像路径，并读档path = "path to the mask in .png format"mask = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# cv2.findContours: 找到ROI的轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL,　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)color = ['red', 'green']fig = d2l.plt.imshow(mask, cmap='gray')for i in range(0, len(contours)):    # cv2.boundingRect: 透过轮廓找到外接矩形    # 输出：(x, y)矩形左上角座标、w 矩形宽(x轴方向)、h 矩形高(y轴方向)    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])        # 在原影像上绘製出矩形    fig.axes.add_patch(d2l.plt.Rectangle((x, y), w, h, fill=False,                       linestyle="-", edgecolor=color[i],                       linewidth=2))

结果

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参考资料&补充

设定矩形绘製出来的样式：matplotlib.patches.RectangleMatplotlib 颜色选择：List of named colorsOpenCV 学习笔记03 boundingRect、minAreaRect、minEnclosingCircle 函数的用法