如何使用 OpenCV 在 Python 中检测图像中的形状？
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先决条件: OpenCV
OpenCV 是一个开源库，主要用于处理图像和视频，以识别形状、对象、文本等。它主要用于 python。在本文中，我们将看到如何检测图像中的形状。为此我们需要 OpenCV 的 cv2.findContours() 功能，并且我们还将使用 cv2.drawContours() 功能在图像上绘制边缘。轮廓是形状的轮廓或边界。
方法
- 导入模块
- 导入图像
- 将其转换为灰度图像
- 对图像进行阈值处理，然后找出轮廓。
- 在等高线范围内运行一个循环，并遍历它。
- 在这个循环中，画出形状的轮廓(使用 drawContours())并找出形状的中心点。
- 根据检测到的形状的轮廓点对其进行分类，并将检测到的形状名称放在形状的中心点。
使用的功能
- cv2.findContours(): 基本上这种方法找出了图像中形状的所有边界点。
语法:cv2 . find 等高线(src，等高线 _ 检索，等高线 _ 近似)
参数:
- src: 输入图像 n 维(但是在我们的例子中，我们将使用二维图像，这是 最喜欢的。)
- 轮廓 _ 检索:
- 简历。RETR _ 外部:仅检索极端外部轮廓
- 简历。RETR 列表:检索所有轮廓，而不建立任何层次关系。
- 简历。RETR 树:检索所有轮廓并重建嵌套轮廓的完整层次。
- 等高线 _ 近似值:
- 简历。CHAIN _ neuro _ NONE:它将存储所有的边界点。
- 简历。链 _ 近似 _ 简单:它将存储端点的数量(例如，在矩形的情况下，它将存储 4)
返回值:轮廓点列表
- cv2.drawContours() : 此方法绘制轮廓。如果您提供边界点，它也可以绘制形状。
语法: cv。绘制轮廓(src、轮廓、轮廓指数、颜色、厚度)
参数:
- src: n 维图像
- 轮廓:轮廓点它可以列表。
- 轮廓指数:
- -1:绘制所有轮廓
- 要绘制单个轮廓，我们可以在这里传递索引值
- 颜色:颜色值
- 厚度:轮廓尺寸
输入:
程序:
Python 3
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# reading image
img = cv2.imread('shapes.png')
# converting image into grayscale image
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# setting threshold of gray image
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# using a findContours() function
contours, _ = cv2.findContours(
threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
i = 0
# list for storing names of shapes
for contour in contours:
# here we are ignoring first counter because
# findcontour function detects whole image as shape
if i == 0:
i = 1
continue
# cv2.approxPloyDP() function to approximate the shape
approx = cv2.approxPolyDP(
contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
# using drawContours() function
cv2.drawContours(img, [contour], 0, (0, 0, 255), 5)
# finding center point of shape
M = cv2.moments(contour)
if M['m00'] != 0.0:
x = int(M['m10']/M['m00'])
y = int(M['m01']/M['m00'])
# putting shape name at center of each shape
if len(approx) == 3:
cv2.putText(img, 'Triangle', (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
elif len(approx) == 4:
cv2.putText(img, 'Quadrilateral', (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
elif len(approx) == 5:
cv2.putText(img, 'Pentagon', (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
elif len(approx) == 6:
cv2.putText(img, 'Hexagon', (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
else:
cv2.putText(img, 'circle', (x, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2)
# displaying the image after drawing contours
cv2.imshow('shapes', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输出:
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