实施思路:
- 将图片转换成HSV颜色空间,筛选出蓝色,得到二值图(见图1)
- 根据轮廓绘制小矩形(见图2)
- 选择合适的小矩形绘制最终的矩形框(见图3)
代码:
import cv2
import numpy as np
image_path = r"E:\blue.jpg" # 图片路径
img = cv2.imread(image_path)
#转化成HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#筛选蓝色,得到二值图
mask = cv2.inRange(hsv, (100,43,46), (124,255,255))
#绘制框的图像
imgResult = cv2.copyTo(img,mask)
img_be = cv2.copyTo(img,mask)
#设置核
kernel = np.ones((6,6),np.uint8)
#开运算
# op = cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作
# op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作
# 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作
# 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作
opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
#寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#矩形列表
box_ji=[]
#根据轮廓绘制矩形
for i in range(len(contours)):
area = cv2.contourArea(contours[i])
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) #提取矩形坐标
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
angle =abs(abs(rect[2])-45)
length = max(rect[1])
width = min(rect[1])
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
box_ji.append(box)
#收集长度,根据长度进行匹配合适连接在一起的两个矩形
length_ji=[]
for b in box_ji:
length_ji.append(b[2][1]-b[1][1])
#如果长度差在0.3之间,则匹配成功
ans_ji=[]
for l in range(len(length_ji)-1):
for j in range(l+1,len(length_ji)):
if -0.3<=length_ji[l]-length_ji[j]<=0.3:
ans_ji.append((l,j))
#选择作为框的4个点,选择的顺序和矩形的边的位置和矩形的x,y坐标有关,为的是框选出最大的区域
kuan=[]
for a in ans_ji:
if box_ji[a[0]][0][0]<box_ji[a[1]][2][0]:
kuan.append([list(box_ji[a[0]][0]),list(box_ji[a[0]][3]),list(box_ji[a[1]][2]),list(box_ji[a[1]][1])])
else:
kuan.append([list(box_ji[a[0]][1]), list(box_ji[a[0]][2]), list(box_ji[a[1]][3]), list(box_ji[a[1]][0])])
#绘制矩形
for k in kuan:
kuang_=cv2.rectangle(imgResult, k[1], k[3], (0, 0, 255), thickness=1, lineType=4)
cv2.imshow("begin", img_be)
cv2.imshow("Mask", mask)
cv2.imshow("kuang", img)
cv2.imshow("final",kuang_)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
结果:
图表 1
图表 2
图表 3
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