Мне нужно найти углы фигур на изображении. Я использовал алгоритм определения углов Харриса, чтобы найти угол, но он дает общее количество углов, присутствующих на изображении, и для поиска углов для определенной формы на этом изображении это невозможно. предложите другой подход.
как найти угловые точки формы на изображении в opencv?
- вам следует попробовать
findcontours
22.06.2018 - Мне нужно вычислить координаты углов фигур. Но findcontours предоставляет края. не могли бы вы поделиться кодом или ссылкой. 22.06.2018
- @r_ranjan Сначала найдите контуры и края, а затем найдите углы на этом изображении, это то, что пытался сказать EdChum. 22.06.2018
Ответы:
Вы можете использовать алгоритм обнаружения углов Харриса. Углы - это соединение двух краев, где край - это внезапное изменение яркости изображения. Этот алгоритм учитывает разницу угловой оценки напрямую относительно направления (Википедия). Функция cornerSubPix () уточняет расположение углов - она выполняет итерацию, чтобы найти точное субпиксельное расположение углов или радиальных седловых точек (документация opencv).
Пример в коде:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('edges.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,5,3,0.04)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.1*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
img[dst>0.1*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows
чтобы проверить, являются ли они реальными значениями, вы можете добавить:
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i,0])
cv2.circle(img, (int(corners[i,0]), int(corners[i,1])), 7, (0,255,0), 2)
Результат:
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Если вы хотите извлекать углы отдельно для каждой формы, вы можете сначала найти контуры, а затем применить определение угла Харриса для каждого контура (вы можете нарисовать его на маске с помощью cv2.fillPolly ()). Вы даже можете определить их форму на основе их характеристик (например, угол поворота, количество углов и т. Д.). Я сделал пример кода, чтобы помочь понять, но обратите внимание, что есть другие формы, которые могут соответствовать критериям, которые я сформулировал, и вы должны были бы использовать другие критерии (трапеция, круг, ...). Это всего лишь простой пример:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('edges.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(gray,150,255,cv2.THRESH_BINARY)
im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for i in contours:
img = cv2.imread('edges.png')
size = cv2.contourArea(i)
rect = cv2.minAreaRect(i)
if size <10000:
gray = np.float32(gray)
mask = np.zeros(gray.shape, dtype="uint8")
cv2.fillPoly(mask, [i], (255,255,255))
dst = cv2.cornerHarris(mask,5,3,0.04)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.1*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
if rect[2] == 0 and len(corners) == 5:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(i)
if w == h or w == h +3: #Just for the sake of example
print('Square corners: ')
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
else:
print('Rectangle corners: ')
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
if len(corners) == 5 and rect[2] != 0:
print('Rombus corners: ')
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
if len(corners) == 4:
print('Triangle corners: ')
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
if len(corners) == 6:
print('Pentagon corners: ')
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
img[dst>0.1*dst.max()]=[0,0,255]
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows
Вывод (после обнаружения всех форм):
Для каждой формы обведите контур, и для каждого пикселя контура проверьте, был ли найден ближайший угол (скажем, в районе 3x3 или 5x5).
cv2.cornerSubPix()
иcv2.cornerHarris()
; учитывая, что кто-то наткнулся на этот ответ, чтобы быть неспециалистом. Хотя отличный ответ !! +1 !! 22.06.2018