Python OpenCV найти контур пятиугольника на изображении - PullRequest
3 голосов
/ 25 февраля 2020

Я пытаюсь прочитать числа из простого прикрепленного изображения.

enter image description here

Для этого я пытаюсь найти пятиугольник, который содержит число. Однако, когда я пытаюсь найти пятиугольник, используя функцию opencv findcontour, он не дает правильных значений. Я пробовал различные перестановки с этой функцией. Ничего из этого не помогло.

До сих пор я пробовал следующее:

import cv2 as cv
import numpy as np

im = cv.imread(r'out.jpg')
imgray = cv.cvtColor(im, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv.threshold(imgray, 200, 255, 0)

contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, cv.RETR_LIST  , cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
    print(len(c))

вывод: 1 1 1 1 1 1 1 1 38 36 1 1 85 87 128 133 55 47 4 4 7 4 4 4

Ничего из этого не равно 5, поэтому вышеуказанные пункты не могут быть пятиугольниками.

Не могли бы вы помочь мне, если я совершаю какую-либо ошибку?

1 Ответ

3 голосов
/ 25 февраля 2020

Вы на правильном пути. После нахождения контуров необходимо выполнить аппроксимацию контуров, используя cv2.approxPolyDP + cv2.arcLength. Вы можете проверить возвращаемое значение из cv2.approxPolyDP, которое даст вам приближение формы многоугольной кривой. Если это значение равно пяти, то вы можете предположить, что это пятиугольник. Вот простой подход:

  1. Получение двоичного изображения. Загрузка изображения, оттенки серого, двусторонний фильтр , Порог Оцу

  2. Найти контуры и выполнить аппроксимацию контура. Найти контуры с помощью cv2.findContours, а затем выполнить аппроксимацию контура. Если контур проходит этот фильтр, мы извлекаем координаты ограничивающего прямоугольника с помощью cv2.boundingRect и извлекаем / сохраняем область интереса, используя срез Numpy.


Обнаруженные области интереса в чирке

enter image description here

Извлеченные / сохраненные области интереса

enter image description here

Примечание: В качестве отдельных изображений сохранены две области интереса, но они одинаковы.

Код

import cv2
import numpy as np

# Load image, grayscale, bilaterial filter, Otsu's threshold
image = cv2.imread('1.jpg')
original = image.copy()
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.bilateralFilter(gray,9,75,75)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

# Find contours, perform contour approximation, and extract ROI
ROI_num = 0
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
for c in cnts:
    peri = cv2.arcLength(c, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(c, 0.04 * peri, True)
    # If has 5 then its a pentagon
    if len(approx) == 5:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(approx)
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (200,255,12), 2)
        ROI = original[y:y+h, x:x+w]
        cv2.imwrite('ROI_{}.png'.format(ROI_num), ROI)
        ROI_num += 1

cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('ROI', ROI)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()
...