Определить углы сетки, используя opencv - PullRequest
Новая
       37

Определить углы сетки, используя opencv

0 голосов
/ 26 июня 2018

Итак, я сейчас работаю над проектом (не связанным со школой или чем-то еще), и часть его включает в себя возможность обнаруживать и проецировать сетку на изображении на квадратное изображение, чтобы мы могли избавиться от любого искажения изображенияможет быть и тому подобное.Моя проблема сейчас в том, что я не могу определить, какие точки на моем изображении являются углами моей сетки.Я попытался использовать преобразование Хафа, но проблема в том, что генерируется много линий, включая линии сетки, и поэтому было бы трудно определить, какие из обнаруженных линий являются краями сетки автоматически.Я также попытался использовать контурный детектор, который дает аналогичную проблему, хотя он более точен в отслеживании краев сетки.Я не могу определить, какие контуры принадлежат краю сетки и какие контуры, скажем, линии сетки или просто разные

Скриншот результатов преобразования Хафа:

A screenshot of the results from the Hough transform

и снимок экрана с результатом обнаружения контура:

A screenshot of the result from the contour detection.

Спасибо за любую помощь или совет заранее.

1 Ответ

0 голосов
/ 26 июня 2018

Вам, вероятно, нужно просмотреть контуры и найти самый большой 4-сторонний, чтобы захватить внешнюю часть вашей сетки.

Вы бы использовали что-то вроде этой вспомогательной функции (обработано мое предварительно обработанное изображение): 

def largest_4_sided_contour(processed, show_contours=False):
    _, contours, _ = cv2.findContours(
        processed, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

Сортировка контуров по области 

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

посмотрите на самые большие 5(если их больше 5, в противном случае просто посмотрите на все из них) 

    for cnt in contours[:min(5, len(contours))]:

Если число сторон равно 4, то это та, которую мы ищем, поэтому мы можем перестать искать и вернуть эту. 

        if len(approx(cnt)) == 4:
            return cnt
    return None

В вашей сетке есть некоторые неровности, поэтому вам, возможно, придется выполнить некоторую предварительную обработку или искать диапазон количества сторон, но обычно, просматривая область контура и сужая ее наколичество сторон, вы должны быть в состоянии что-то выяснить.

Вы упомянули получение углов, так что этот шаг: 

def get_rectangle_corners(cnt):
    ''' gets corners from a contour '''

    pts = cnt.reshape(cnt.shape[0], 2)
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")

    # the top-left point has the smallest sum whereas the
    # bottom-right has the largest sum
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]

    # compute the difference between the points -- the top-right
    # will have the minumum difference and the bottom-left will
    # have the maximum difference
    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]
    return rect
...