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  • 利用opencv识别多边形。如果效果不佳可以手工调节阈值。
  • #include #include #define MATCHMETHOD TM_SQDIFF_NORMED//宏定义匹配模式 using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread(几何.jpg);... Mat src_gray, binary;...
  • I'm doing a project that use image processing techniques to identify different objects and their ... I go through many examples in javaCV as well as OpenCV. But unfortunately I was unable to iden...

    I'm doing a project that use image processing techniques to identify different objects and their lengths. I go through many examples in javaCV as well as OpenCV. But unfortunately I was unable to identify T shape of polygon.

    I try to use following rectangle identification method but I failed it.

    public static CvSeq findSquares( final IplImage src, CvMemStorage storage)

    {

    CvSeq squares = new CvContour();

    squares = cvCreateSeq(0, sizeof(CvContour.class), sizeof(CvSeq.class), storage);

    IplImage pyr = null, timg = null, gray = null, tgray;

    timg = cvCloneImage(src);

    CvSize sz = cvSize(src.width() & -2, src.height() & -2);

    tgray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);

    gray = cvCreateImage(sz, src.depth(), 1);

    pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width()/2, sz.height()/2), src.depth(), src.nChannels());

    // down-scale and upscale the image to filter out the noise

    cvPyrDown(timg, pyr, CV_GAUSSIAN_5x5);

    cvPyrUp(pyr, timg, CV_GAUSSIAN_5x5);

    cvSaveImage("ha.jpg", timg);

    CvSeq contours = new CvContour();

    // request closing of the application when the image window is closed

    // show image on window

    // find squares in every color plane of the image

    for( int c = 0; c < 3; c++ )

    {

    IplImage channels[] = {cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1), cvCreateImage(sz, 8, 1)};

    channels[c] = cvCreateImage(sz, 8, 1);

    if(src.nChannels() > 1){

    cvSplit(timg, channels[0], channels[1], channels[2], null);

    }else{

    tgray = cvCloneImage(timg);

    }

    tgray = channels[c];

    // try several threshold levels

    for( int l = 0; l < N; l++ )

    {

    // hack: use Canny instead of zero threshold level.

    // Canny helps to catch squares with gradient shading

    if( l == 0 )

    {

    // apply Canny. Take the upper threshold from slider

    // and set the lower to 0 (which forces edges merging)

    cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5);

    // dilate canny output to remove potential

    // // holes between edge segments

    cvDilate(gray, gray, null, 1);

    }

    else

    {

    // apply threshold if l!=0:

    cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY);

    }

    // find contours and store them all as a list

    cvFindContours(gray, storage, contours, sizeof(CvContour.class), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    CvSeq approx;

    // test each contour

    while (contours != null && !contours.isNull()) {

    if (contours.elem_size() > 0) {

    approx = cvApproxPoly(contours, Loader.sizeof(CvContour.class),storage, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0);

    if( approx.total() == 4

    &&

    Math.abs(cvContourArea(approx, CV_WHOLE_SEQ, 0)) > 1000 &&

    cvCheckContourConvexity(approx) != 0

    ){

    double maxCosine = 0;

    //

    for( int j = 2; j < 5; j++ )

    {

    // find the maximum cosine of the angle between joint edges

    double cosine = Math.abs(angle(new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j%4)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-2)), new CvPoint(cvGetSeqElem(approx, j-1))));

    maxCosine = Math.max(maxCosine, cosine);

    }

    if( maxCosine < 0.2 ){

    CvRect x=cvBoundingRect(approx, l);

    if((x.width()*x.height())<5000 ){

    System.out.println("Width : "+x.width()+" Height : "+x.height());

    cvSeqPush(squares, approx);

    //System.out.println(x);

    }

    }

    }

    }

    contours = contours.h_next();

    }

    contours = new CvContour();

    }

    }

    return squares;

    }

    Please can some help me to modify this method to identify T shapes from a image. The input image is like this.

    dO0jC.jpg

    This is the T shape that I have to identify

    qRa3Z.jpg

    解决方案

    I found solution to your problem:

    Convert image to grayscale:

    Jtg5C.png

    Do a threshold (convert to 1bit image):

    55IYU.png

    Find contours and fill them:

    3Doxz.png

    Hint: to fill contours in OpenCV use -1 as thickness parameter in drawContours function.

    Do a dilatation and after this erosion with the same kernel:

    LqTr2.png

    And that's it! After this it is not a problem for you to find your T-shaped figure on the image!

    Unfortunatelly I don't know JavaCV but I can share with you c++ code:

    Mat src = imread("in.jpg"), gray;

    cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

    threshold(gray, gray, 230, 255, THRESH_BINARY_INV);

    vector hierarchy;

    vector > contours;

    findContours(gray, contours, hierarchy, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    gray = Scalar::all(255);

    for (size_t i=0; i

    {

    drawContours(gray, contours, i, Scalar(0), -1);

    }

    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(2, 2), Point(1, 1));

    dilate(gray, gray, element);

    erode(gray, gray, element);

    imshow("window", gray);

    Hint: if you want you can convert this code to JavaCV. To do this read this tutorial.

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  • Python + OpenCV : 已知多边形轮廓的点坐标,自动识别多边形顶点坐标的算法 最近做工程,根据提供的目标物体的坐标(比如说分割结果输出的目标像素坐标),标其中遇到了RT说述问题,OpenCV并没有提供现成的函数,...

    Python + OpenCV : 已知多边形轮廓的点坐标,自动识别多边形顶点坐标的算法

    最近做工程,根据提供的目标物体的坐标(比如说分割结果输出的目标像素坐标),标其中遇到了RT说述问题,OpenCV并没有提供现成的函数,并且网上关于这块几乎没有内容,所以在这里记录一下。先来啰嗦一下两个基础函数,熟悉可略过。

    基础函数

    1.OpenCV提供了cv2.drawContours()函数可根据所提供的边界点绘制任何形状的轮廓。
    eg:cv2.drawContours(image, [np.array(points, dtype=np.int32)], -1, (0, 0, 255), 2)
    参数列表:它的第一个参数是原始图像,第二个参数是轮廓,一个坐标列表(一般为int32类型,否则会报错),第三个参数是轮廓的索引,接下来的参数是轮廓的颜色和厚度。
    返回值:绘制轮廓后的原图(详见API)。

    2.OpenCV函数提供了cv2.findContours()来寻找目标的边界
    eg:cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    参数列表:它的第一个参数是输入图像(注意哦,二值图,即黑白的,并不是灰度图,所以读取的图像要先转成灰度的,再转成二值图),第二个参数是轮廓检索模式,第三个参数是轮廓近似方法。
    返回值:这里OpenCV版本不同,返回值个数也不同,调用len()可以得到返回值的个数;当返回两个值,第一个为轮廓的点集,第二个是各层轮廓的索引(每一个轮廓都是一个Numpy数组,包含对象边界点(x,y)的坐标。)。当返回三个值,第一个是返回了你所处理的图像,第二个是我们要找的轮廓的点集,第三个是各轮廓的索引(详见API)。

    寻找多边形的顶点坐标

    第一步
    为了准确,要使用二值化图像,需要进行阀值化处理。 在OpenCV中,阈值化操作通俗来讲,就在一个二值图像中查找轮廓,就像在黑色背景中寻找白色目标。但是查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像,应该将原始图像储存到其他变量中,我在这里初始化了一张与原图同样大小的空白图像(image1 = np.zeros_like(image))。
    第二步
    先用cv2.convexHull()和cv2.approxPolyDP()简化点集,过滤掉部分点方便后续顶点识别,顶点识别算法的主要思想:求轮廓点集中每相邻的三个点形成的夹角的大小,当相邻三个点位于多边形的边上时,夹角趋于180,而顶点形成的夹角要小于180度,用一个二维数组记录相邻三点形成的夹角和三点中角点在源点集中的下标,最后对该数据排序,返回形成角度最小的角点,即为多边形的顶点。代码如下:

    def bubble_sort_flag(list, axis):#根据数组的某一维排序
        length = len(list)
        for index in range(length):
            # 标志位
            flag = True
            for j in range(1, length - index):
                if axis == 0 and list[j - 1][0] > list[j][0]:
                    list[j - 1][0], list[j][0] = list[j][0], list[j - 1][0]
                    list[j - 1][1], list[j][1] = list[j][1], list[j - 1][1]
                    flag = False
                if axis == 1 and list[j - 1][1] > list[j][1]:
                    list[j - 1][0], list[j][0] = list[j][0], list[j - 1][0]
                    list[j - 1][1], list[j][1] = list[j][1], list[j - 1][1]
                    flag = False
            if flag:
                # 没有发生交换,直接返回list
                return list
        return list
     
    '''atan2 方法返回一个 -pi 到 pi 之间的数值,表示点 (x, y) 对应的偏移角度。这是一个逆时针角度,以弧度为单位,正X轴和点 (x, y) 与原点连线 之间
    
    因为atan2返回的是弧度值,也就是从-PI到PI,如下图所示,一个半圆是180度=弧度PI,所以1度 = PI/180。'''
    
    def angle(v1, v2):
        dx1 = v1[2] - v1[0]
        dy1 = v1[3] - v1[1]
        dx2 = v2[2] - v2[0]
        dy2 = v2[3] - v2[1]
    
        angle1 = math.atan2(dy1, dx1)
        angle1 = int(angle1 * 180 / math.pi)
       
        angle2 = math.atan2(dy2, dx2)
        angle2 = int(angle2 * 180 / math.pi)
        
        if angle1 * angle2 >= 0:
            included_angle = abs(angle1 - angle2)
        else:
            included_angle = abs(angle1) + abs(angle2)
            if included_angle > 180:
                included_angle = 360 - included_angle
        return included_angle
    hull = cv2.convexHull(max_contour)#求凸包,去掉曲线上的点
    epsilon = 2#根据实际情况去设定
    hull = cv2.approxPolyDP(hull1, epsilon, True)  
    length = len(hull)
    if(length > 4):
       ang = []
       for p in range(0, length):
          temp_1 = np.array([hull[(p + 1) % length][0], hull[(p + 1) % length][1], hull[p][0], hull[p][1]])
          temp_2 = np.array([hull[(p + 1) % length][0], hull[(p + 1) % length][1],hull[(p + 2) % length][0], hull[(p + 2) % length][1]])
          ang.append([angle(temp_1, temp_2), (p + 1) % length])
    ang = np.array(ang)
    ang = bubble_sort_flag(ang_1, 0)#根据数组的第一维排序
    
    
       
                                                                               
    
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  • 识别三角形Canny算子和霍夫变换检测思路求两直线交点具体实现思路 Canny算子和霍夫变换 Canny算子主要用于边缘检测,霍夫变化则用于获取边缘直线。故我们先进行Canny边缘检测,后用霍夫变化。在opencv和openmv都有...

    Canny算子和霍夫变换

    Canny算子主要用于边缘检测,霍夫变化则用于获取边缘直线。故我们先进行Canny边缘检测,后用霍夫变化。在opencv和openmv都有相关集成的函数,直接调用即可。

    检测思路

    霍夫变换之后会得到直线的两个点,我们可以运用这两个点求得直线的斜率(k)和截距(b)。再运用高中的知识便轻而易举的得到直线相交的点,以此为基础来判断图形的形状或进行其他运算。

    求两直线交点

    先求得直线的k和b,其中temp为直线的两个点。[x1,y1,x2,y2]。

    def line_feature(temp):
        if temp[2] - temp[0] == 0: #防止分母为0报错
            k =0
        else:
            k = (temp[3] - temp[1]) / (temp[2] - temp[0])
        b = temp[1] - k * temp[0]
    
        return (k,b)
    

    再求两直线的交点,其中temp_all存放的是两条不同直线的k、b。temp_all = [(k1,b1),(k2,b2)]。这里设n = 0,m =1。

    def x_y(n:int, m :int):
        if (temp_all[m][0]-temp_all[n][0]) == 0: #防止分母为0报错
            x =0
        else:
            x = (temp_all[m][1] - temp_all[n][1]) / (temp_all[n][0]-temp_all[m][0])  #x = (b_2 - b_1)/(k_2-k_1)
        y = temp_all[n][0]*x + temp_all[m][1]                                  #y = k_1 * x + b_1
    
        return x,y
    

    具体实现思路

    ROI:感兴趣区,即你给图像设定一个方框,在这个方框内进行识别任务。
    1、以openmv为例,利用for循环在特定的ROI(否则干扰太大)中遍历所有直线。
    2、判断直线的数量是否等于三(三角形三边),在求得三个交点,判断是否都在我们事先设定好的ROI中。如果是则判断为三角形,否则不是三角形。
    3、三个交点意味着有两条直线要重复用到,我们写个简单的算法实现改功能。

        if i == 3:        #判断是否有三条直线
            for n in range(3): 
                if n == 2:
                    x, y = x_y(0, 2)       #得到第三个交点
                else:
                    x, y = x_y(n, n+1)  #分别得到三条直线的得到两交点
                x = int(x)   #转化为整数,否则报错
                y = int(y)
                if (0<x<320 and 0<y<240):     #判断是否在我自己设定的ROI中
                    img.draw_cross(x,y, color=(0,255,0), size=5,thickness=2)   #画出交点
    

    这是最后的效果图
    在这里插入图片描述
    更新:上诉的检测思路大致是可行的,但是若想要落到实地,那还是缺少许多东西。以下例举出几个实际问题,并给出解决思路。
    问题一:检测背景太复杂,导致无法正确检测出三角形边缘
    解决方案:用二值化,代码参考如下

            img = sensor.snapshot()
            img.binary([color],invert=False)  #color是LAB的元组
    

    问题二:三角形的交接点在可视范围之外,由于两不平行直线总会相交的特性,无论怎么检测都能检测都有交接点。
    解决:用if进行判断,只选取在可视范围内的交接点。代码参考如下:

     if (0<=x<=160 and 0<=y<=120):  #160120是根据摄像头分别率调整的
    img.draw_cross(x,y, color=(255,0,0), size=5,thickness=2) #其中x,y代表交接点
    

    问题三:两直线垂直则出现x或y等于0的情况,导致无法准确划出交接点。
    解决:没必要解决,交界点划在边缘也无所谓,你系统已经检测出三角形了,画只是一个可视化手段而已。
    问题四:二值化之后再进行边缘检测,线太多。
    解决:提高阈值即可。
    问题五:OPENMV经常出现显存爆炸,运行中断。
    解决:用try…except语句,检测错误便跳过这一帧,下一帧继续检测。并且注意用到的列表要在while循环末进行清空。

    最后致各位看过本文章的同学:检测三角形只是我项目的一部分,完整的代码我很难单独拎出来献给各位。希望各位能在学习的路上耐下心来思考、理解,而不是生搬硬套别人的东西,我提供的只能是一个思路,具体如何整合到你们的项目中去,还需要大量发挥你们自己的智慧。

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  • opencv】多边形检测

    千次阅读 2016-04-07 16:52:29
    示例代码为7边形,直接改宏定义即可#include "cv.h" #include "highgui.h" #include #include #include <string.h>#define SHAPE 7 //要检测的多边形边数///////////////////////////////////////////////////////...

    示例代码为7边形,直接改宏定义即可

    #include <cv.h>
    #include <highgui.h>
    #include <stdio.h>
    #include <math.h>
    #include <string.h>
    
    #define SHAPE 7 //要检测的多边形边数shape 检测形状 3为三角形,4矩形,5为五边形……
    
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    //函数功能:用向量来做COSα=两向量之积/两向量模的乘积求两条线段夹角
    //输入:   线段3个点坐标pt1,pt2,pt0,最后一个参数为公共点
    //输出:   线段夹角,单位为角度
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    double angle( CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0 )
    {    
        double dx1 = pt1->x - pt0->x; 
        double dy1 = pt1->y - pt0->y;  
        double dx2 = pt2->x - pt0->x;  
        double dy2 = pt2->y - pt0->y;    
        double angle_line = (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10);//余弦值
        return acos(angle_line)*180/3.141592653; 
    }
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    //函数功能:采用多边形逼近检测,通过约束条件寻找多边形
    //输入:   img 原图像
    //          storage 存储
    //          minarea,maxarea 检测多边形的最小/最大面积
    //          minangle,maxangle 检测多边形边夹角范围,单位为角度  
    //输出:   多边形序列
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    CvSeq* findSquares4( IplImage* img, CvMemStorage* storage ,int minarea, int maxarea, int minangle, int maxangle)
    {  
        CvSeq* contours;//边缘
        int N = 6;  //阈值分级
        CvSize sz = cvSize( img->width & -2, img->height & -2 );
        IplImage* timg = cvCloneImage( img );//拷贝一次img
        IplImage* gray = cvCreateImage( sz, 8, 1 ); //img灰度图
        IplImage* pyr = cvCreateImage( cvSize(sz.width/2, sz.height/2), 8, 3 );  //金字塔滤波3通道图像中间变量
        IplImage* tgray = cvCreateImage( sz, 8, 1 ); ;   
        CvSeq* result;  
        double s, t;  
        CvSeq* squares = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage );   
    
        cvSetImageROI( timg, cvRect( 0, 0, sz.width, sz.height ));   
        //金字塔滤波 
        cvPyrDown( timg, pyr, 7 );  
        cvPyrUp( pyr, timg, 7 );   
        //在3个通道中寻找多边形 
        for( int c = 0; c < 3; c++ ) //对3个通道分别进行处理 
        {       
            cvSetImageCOI( timg, c+1 );     
            cvCopy( timg, tgray, 0 );  //依次将BGR通道送入tgray         
            for( int l = 0; l < N; l++ )     
            {         
                //不同阈值下二值化
                cvThreshold( tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY );
    
                cvFindContours( gray, storage, &contours, sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0,0) );          
                while( contours )    
                { //多边形逼近             
                  result = cvApproxPoly( contours, sizeof(CvContour), storage,CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(contours)*0.02, 0 ); 
                    //如果是凸多边形并且面积在范围内
                  if( result->total == SHAPE && fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) > minarea  && fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) < maxarea &&  cvCheckContourConvexity(result) )  
                    {               
                        s = 0;      
                        //判断每一条边
                        for( int i = 0; i < SHAPE+1 ; i++ )  
                        {                   
                            if( i >= 2 )           
                            {   //角度            
                                t = fabs(angle( (CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-2 ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-1 )));   
                                s = s > t ? s : t;     
                            }         
                        }   
                        //这里的S为直角判定条件 单位为角度
                        if( s > minangle && s < maxangle )                      
                            for( int i = 0; i < SHAPE; i++ )              
                                cvSeqPush( squares,(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ));     
                    }                                      
                    contours = contours->h_next;      
                }   
            } 
        }
        cvReleaseImage( &gray );   
        cvReleaseImage( &pyr );  
        cvReleaseImage( &tgray );  
        cvReleaseImage( &timg );   
        return squares;
    }  
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    //函数功能:画出所有矩形
    //输入:   img 原图像
    //          squares 多边形序列
    //          wndname 窗口名称
    //输出:   图像中标记多边形
    //////////////////////////////////////////////////////////////////
    void drawSquares( IplImage* img, CvSeq* squares ,const char* wndname)
    {   
        CvSeqReader reader;   
        IplImage* cpy = cvCloneImage( img );   
        CvPoint pt[SHAPE];
        int i;       
        cvStartReadSeq( squares, &reader, 0 );     
        for( i = 0; i < squares->total; i += SHAPE )  
        {       
            CvPoint* rect = pt;    
            int count = SHAPE;      
            for (int j = 0; j < count; j++)
            {
                memcpy( pt+j , reader.ptr, squares->elem_size ); 
                CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader ); 
            }
            cvPolyLine( cpy, &rect, &count, 1, 1, CV_RGB(rand()&255,rand()&255,rand()&255), 1, CV_AA, 0 );//彩色绘制
        }        
        cvShowImage( wndname, cpy );  
        cvReleaseImage( &cpy );
    }
    
    int main()
    {    
        CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(0);
        IplImage* img0 = 0;
        CvMemStorage* storage = 0;
        int c; 
        const char* wndname = "多边形检测"; //窗口名称
        storage = cvCreateMemStorage(0);    
        cvNamedWindow( wndname, 1 );    
        while (true)
        {
            img0 = cvQueryFrame(capture);      
            drawSquares( img0, findSquares4( img0, storage, 1000, 12000, 10, 180), wndname);
            cvClearMemStorage( storage );  //清空存储
            c = cvWaitKey(10); 
            if( c == 27 )       
            break;  
        }
    
        cvReleaseImage( &img0 );       
        cvClearMemStorage( storage );  
        cvDestroyWindow( wndname );   
        return 0;
    } 
    

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  • 基于python OpenCV多边形图像识别的实现

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    千次阅读 2019-05-09 19:44:06
    6.多边拟合 7.特征选取 def find(img): gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转化为灰度图 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3),0) # 用高斯滤波处理原图像降噪 canny = cv2.Canny(blur, 20, 30...

空空如也

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