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所以我尝试使用 OpenCV 自动检测图表中的轴标签。现在,我的程序相对较好地检测了标签并输出了一个矩形列表,但一个轴标签值通常被分成许多矩形。我想将它们组合在一起,我听说 cv2.groupRectangles() 可以完成它。
到目前为止,我可以检测到以下框:
array([[[ 76, 620, 107, 635]],
[[ 87, 540, 96, 554]],
[[ 77, 459, 100, 473]],
[[ 77, 377, 107, 392]],
[[ 77, 297, 100, 311]],
[[ 68, 217, 101, 231]],
[[ 86, 139, 94, 147]],
[[ 68, 135, 107, 150]],
[[ 69, 54, 107, 69]],
[[ 77, 54, 97, 69]],
[[545, 641, 580, 655]],
[[454, 640, 489, 655]],
[[364, 641, 399, 655]],
[[375, 641, 399, 655]],
[[364, 640, 373, 654]],
[[636, 638, 671, 655]],
[[647, 641, 671, 655]],
[[660, 643, 667, 651]],
[[273, 638, 309, 655]],
[[273, 641, 284, 655]],
[[284, 640, 309, 655]],
[[183, 638, 214, 655]],
[[183, 641, 196, 655]],
[[105, 637, 115, 655]],
[[ 77, 625, 102, 634]]])
如图所示:带所有方框的图
我使用 groupRectangles 如下:
def groupRect(rectarray, rectthreshold=1, eps=0.1):
"""
Groups similar rectangles together in rectangle array \n
Input : Rectangle Array \n
Output : Rectangle Array without split parts
"""
results = cv.groupRectangles(np.concatenate((rectarray, rectarray)),1,eps=eps)[0]
results = [[group] for group in results]
return np.array(results)
我重复矩形阵列,以便算法保留不与任何其他矩形重叠的任何矩形。但是,正如您从下面的结果图中看到的那样,存在一些问题:
1) 它摆脱了 0.01 左右的矩形
2) 它没有摆脱 125 处的矩形,其中一个被另一个完全包围
如果有人能帮助我理解为什么 groupRectangles 代码给出这个输出,或者建议另一种算法来做到这一点,我将非常感激。
另外,是否可以取重叠矩形的最大封闭面积而不是取两个矩形的平均值?
没有方框的图
使用 groupRectangles 后的方框图形
最佳答案
我将 eps
参数修改为 0.05。
results = cv2.groupRectangles(np.concatenate((rect_old, rect_old)),1,eps=0.05)[0]
img2 = img.copy()
for r in results:
cv2.rectangle(img2,(r[0], r[1]),(r[2], r[3]),(255,0,0),1)
编辑
这里有一些关于参数的信息需要更多this page :
Parameters:
rectList
– Input/output vector of rectangles. Output vector includes retained and grouped rectangles. (The Python list is not modified in place.)
groupThreshold
– Minimum possible number of rectangles minus 1. The threshold is used in a group of rectangles to retain it.
eps
– Relative difference between sides of the rectangles to merge them into a group.
关于opencv - OpenCV 上的 groupRectangles 未按预期执行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51326077/
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