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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在使用opencv 4,我想从形状中获取该形状中的所有矩形可能性,因为我正在从形状中寻找盒子或矩形,但是当我将它们之间的盒子连接在一起时,我找不到我有多少个盒子在图片里。
我使用cv2.cornerHarris()搜索拐角并尝试从拐角处获取矩形,但是使用此功能查找拐角时我不准确。
有谁知道获得我期望的结果的最佳方法是什么?还是opencv的哪个功能最适合从这种样式的形状中找到矩形?
我有这张图片:
这是我期望的结果(4个矩形):
编辑:
用Shubham Jaiswal的答案,我得到了预期的结果,但是用下一张图像,我没有很好的结果,但是用他的代码,我获得了尝试获取图像矩形的起点。
图片效果不佳:
提前致谢。
最好的祝福。
最佳答案
import cv2
import numpy as np
from collections import defaultdict
#read the input image
inp_image = cv2.imread("9EtWF.jpg")
#convert the image to gray scale
gray_image = cv2.cvtColor(inp_image.copy(),cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#do a morphological closing and edge detection
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(gray_image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
edge_detection = cv2.Canny(closing,50,255)
#get the outline of the region of interest
indices = np.where(edge_detection != [0])
coordinates = [[i, j] for i,j in zip(indices[1], indices[0])]
def validate_merge(l1,l2,thresh_x,thresh_y):
return (abs(l2[1] - l1[1])<= thresh_y and abs(l2[0]-l1[0])<= thresh_x)
#loop over all the points and merge them based on their x and y coordinates
final_horizontal_list = []
temp_list = []
temp_list.append(coordinates[0])
for idx in range(1,len(coordinates)-2):
if validate_merge(coordinates[idx],coordinates[idx+1],10,10):
temp_list.append(coordinates[idx])
else:
temp_list.append(coordinates[idx])
if len(temp_list) > 10:
merge_segment_flag = False
for segment_idx,segment in enumerate(final_horizontal_list):
if validate_merge(temp_list[-1],segment[0],10,10) or validate_merge(segment[-1],temp_list[0],10,10):
final_horizontal_list[segment_idx]+=temp_list
final_horizontal_list[segment_idx].sort()
merge_segment_flag = True
break
if not merge_segment_flag:
final_horizontal_list.append(temp_list)
temp_list = []
block_idxs = [idx for idx in range(len(final_horizontal_list))]
def validate_y_groupings(l0,l1):
diff1 = l0[0][0] - l1[0][0]
diff2 = l0[-1][0]-l1[-1][0]
final_coords_list = []
diff1_y = l0[0][1] - l1[0][1]
diff2_y = l0[-1][1]-l1[-1][1]
if abs(diff1) <= 50 and abs(diff2)<=50:
if diff1 < 0:
if diff1_y < 0:
final_coords_list.append(l0[0])
else:
final_coords_list.append([l0[0][0],l1[0][1]])
else:
if diff1_y < 0:
final_coords_list.append([l1[0][0],l0[0][1]])
else:
final_coords_list.append(l1[0])
if diff2 < 0:
if diff2_y < 0:
final_coords_list.append(l1[-1])
else:
final_coords_list.append([l1[-1][0],l0[-1][1]])
else:
if diff2_y < 0:
final_coords_list.append([l0[-1][0],l1[-1][1]])
else:
final_coords_list.append(l0[-1])
return True,final_coords_list
else:
return False,None
#get the boundaries for the right and left rectangles and store the top_left and bottom_right co-ordinates in a variable
pair_group_list = []
pair_grouped_list = []
final_rectangle_list = []
for seg_index in block_idxs:
search_list = list(set(block_idxs).difference([seg_index]).difference(pair_grouped_list))
for search_idx in search_list:
validation_result = validate_y_groupings(final_horizontal_list[seg_index],final_horizontal_list[search_idx])
if validation_result[0]:
pair_group_list.append([seg_index,search_idx])
final_rectangle_list.append(validation_result[1])
pair_grouped_list+=[seg_index,search_idx]
break
updated_search_list = list(set(block_idxs).difference(pair_grouped_list))
coords_dict = defaultdict(lambda:[])
for idx in updated_search_list:
coords_dict[idx]+=final_horizontal_list[idx][0]
sorted_coords_list = sorted(coords_dict.items(),key = lambda kv:(kv[1][1]))
#get the boundaries for the topmost rectangle
triplet_group_1 = sorted_coords_list[0:len(sorted_coords_list)-1]
sorted_triplet_group_1 = sorted(triplet_group_1,key = lambda x:x[1][0])
final_rectangle_list.append([sorted_triplet_group_1[1][1],sorted_triplet_group_1[2][1]])
#get the boundaries for the middle rectangle
triplet_group_2 = []
triplet_group_2+=[sorted_triplet_group_1[0],sorted_coords_list[-1],sorted_triplet_group_1[-1]]
#find the top_left coordinates
diff1 = triplet_group_2[0][1][0] - triplet_group_2[1][1][0]
temp_rect_list = []
#get the correct x and y co-ordinates for the top_left
if diff1 < 0:
temp_rect_list.append(triplet_group_2[0][1])
else:
temp_rect_list.append([triplet_group_2[1][1][0],triplet_group_2[0][1][1]])
#get the correct bottom right points
l0 = final_horizontal_list[triplet_group_2[1][0]][-1]
l1 = final_horizontal_list[triplet_group_2[2][0]][-1]
diff2 = l0[0] - l1[0]
if diff2 < 0:
temp_rect_list.append([l1[0],l0[1]])
else:
temp_rect_list.append(l0)
final_rectangle_list.append(temp_rect_list)
#draw and save the image
copy_image = inp_image.copy()
for coords in final_rectangle_list:
cv2.rectangle(copy_image,tuple(coords[0]),tuple(coords[-1]),(0,255,0),3)
# cv2.line(copy_image, tuple(coords[0]), tuple(coords[-1]), (0, 255, 0), thickness=3, lineType=8)
print(coords[0],coords[-1])
cv2.imshow('img', copy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("output.jpg",copy_image)
del copy_image
关于opencv - 从Opencv4上的形状获取所有矩形,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59229885/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!