从下载的nyu_depth_v2_labeled.mat中提取的RGB-D图,得到的rawdepth有黑边,请问这该怎么处理?
NYU数据集RGB图和Depth图是对齐,但是有黑边的话就不是对齐的了吧。
NYU数据集提取到的rawdepth有黑边
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我了解您的问题。要处理NYU数据集中提取的rawdepth图片以去除黑边,您可以执行以下步骤:
- 导入所需的库:
import numpy as np import cv2
- 读取RGB和Depth图像:
rgb_image = cv2.imread('path_to_rgb_image.jpg') depth_image = cv2.imread('path_to_depth_image.png', cv2.IMREAD_ANYDEPTH)
请记得将
path_to_rgb_image.jpg
和path_to_depth_image.png
替换为实际图像文件的路径。- 查找黑边区域:
gray_image = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, threshold = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest_contour)
这将通过阈值化灰度图像和查找最大轮廓来找到黑边区域。
- 去除黑边:
rgb_image_cropped = rgb_image[y:y+h, x:x+w] depth_image_cropped = depth_image[y:y+h, x:x+w]
这将通过裁剪原始RGB和Depth图像以仅保留黑边外的区域来去除黑边。
- 可选:保存裁剪后的图像:
cv2.imwrite('path_to_cropped_rgb_image.jpg', rgb_image_cropped) cv2.imwrite('path_to_cropped_depth_image.png', depth_image_cropped)
请记得将
path_to_cropped_rgb_image.jpg
和path_to_cropped_depth_image.png
替换为您希望保存图像的路径。现在,您应该有已经去除黑边的RGB和Depth图像。这样,它们应该能够准确对齐了。
如果上述步骤没有解决您的问题,请让我知道,我将尽力提供进一步的帮助。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^解决 无用评论 打赏 举报
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