OpenCV: обнаружение формы - PullRequest
       89

OpenCV: обнаружение формы

2 голосов
/ 27 января 2020

У меня есть .jpg файл разных форм. Я пытаюсь определить форму каждой фигуры и распечатать ее помимо нее. Я использую приведенный ниже код для создания и рисования контуров.

contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for con in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(con, 0.01*cv2.arcLength(con, True), True)
    cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0,0,0), 5)

if len(approx) == 4:
        cv2.putText(img, "Quadrilateral", (x,y), font, 1, (0))

Теперь, когда я выяснил, cv2.approxPolyDp() соединяет точки контура и создает границу, определенную для фигуры. Как определить точную форму т.е. это квадрат или прямоугольник? Как в приведенном выше коде, если len(approx) == 4

Это изображение:

e-p

1 Ответ

2 голосов
/ 28 января 2020

Вы можете использовать соотношение сторон , чтобы различать guish между квадратом и прямоугольником. По наблюдениям квадрат имеет равную длину и ширину, тогда как прямоугольник имеет одну сторону длиннее. Этот же лог c может быть применен для идентификации круга против овала. Вот результаты:

enter image description here

import cv2

def detect_shape(c):
    shape = ""
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.04 * peri, True)

    # Triangle
    if len(approx) == 3:
        shape = "triangle"

    # Square or rectangle
    elif len(approx) == 4:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        ar = w / float(h)

        # A square will have an aspect ratio that is approximately
        # equal to one, otherwise, the shape is a rectangle
        shape = "square" if ar >= 0.95 and ar <= 1.05 else "rectangle"

    # Pentagon
    elif len(approx) == 5:
        shape = "pentagon"

    # Otherwise assume as circle or oval
    else:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        ar = w / float(h)
        shape = "circle" if ar >= 0.95 and ar <= 1.05 else "oval"

    return shape

image = cv2.imread('1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,51,7)

cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    shape = detect_shape(c)
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.putText(image, shape, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...