Как сканировать данные контура помещения из плана этажа, используя OpenCV или глубокое обучение? - PullRequest
Новая
       54

Как сканировать данные контура помещения из плана этажа, используя OpenCV или глубокое обучение?

0 голосов
/ 29 декабря 2018

Я хочу найти точные данные контуров каждой комнаты, такие как спальни и гостиные, используя OpenCV и Python, но не могу сделать это хорошо. Можно использовать CNN?

Я пытался использовать cv2.erode,cv2.dilate и cv2.findContours.

Вот пример плана этажа для сканирования: enter image description here Я действительно ожидаю, что результат содержит все пространство специальной комнаты, включая мебель, но не может содержать пространство в других комнатах, например, спальня не может содержать пространство гостиной, а контур не может содержать кривых.Я, кроме как просто так: enter image description here

Вот мой код Python: 

import cv2
import random
img = cv2.imread('./lj_hx/zz.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("thresh", thresh)

mor_img = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, (5, 5), iterations=3)

_, contours, _ = cv2.findContours(mor_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

sorted_contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)

for c in sorted_contours[1:]:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 6000:
        cv2.drawContours(img, [c], -1, (random.randrange(0, 255), random.randrange(0, 256), random.randrange(0, 255)), 3)

cv2.imshow("mor_img", mor_img)
cv2.imshow("img", img)

cv2.waitKey(0)

1 Ответ

0 голосов
/ 29 декабря 2018

Какую именно роль вы «не можете сделать [...] хорошо»?Я попробовал ваш код, нанес на участки в центре комнаты, и это выглядит довольно хорошо (за исключением 1 спальни, где кровать не включена).Это то, что вы имели в виду, или вы не зашли так далеко? 

import cv2
import random
img = cv2.imread('./lj_hx/zz.jpg')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("thresh", thresh)

mor_img = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, (3, 3), iterations=3)

contours, hierarchy = cv2.findContours(mor_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # I addapted this part of the code. This is how my version works (2.4.16), but it could be different for OpenCV 3 

sorted_contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)

for c in sorted_contours[1:]:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 6000:
        print area
        cv2.drawContours(img, [c], -1, (random.randrange(0, 255), random.randrange(0, 255), random.randrange(0, 255)), 3)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) # the lines below are for getting the approximate center of the rooms
        cx = x + w / 2
        cy = y + h / 2
        cv2.putText(img,str(area),(cx,cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5,(255,0,0),1,cv2.CV_AA)

cv2.imshow("mor_img", mor_img)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
...