如何在Python和Opencv中检测八边形

Question

我正在使用python中的opencv使用shape检测算法。我正在使用库中的轮廓，并且成功检测出一些形状：圆形，矩形和三角形。唯一的问题是，我只需要检测圆形的矩形和八边形。此外，圈子还在运作，但不一致。所以，这是我的代码：

import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
    # any operation
    pass

cap = cv2.VideoCapture(1)

cv2.namedWindow("Trackbars")
cv2.createTrackbar("L-H", "Trackbars", 0, 180, nothing)
cv2.createTrackbar("L-S", "Trackbars", 66, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("L-V", "Trackbars", 134, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("U-H", "Trackbars", 180, 180, nothing)
cv2.createTrackbar("U-S", "Trackbars", 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar("U-V", "Trackbars", 243, 255, nothing)

font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX

while True:
    _, frame = cap.read()
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    l_h = cv2.getTrackbarPos("L-H", "Trackbars")
    l_s = cv2.getTrackbarPos("L-S", "Trackbars")
    l_v = cv2.getTrackbarPos("L-V", "Trackbars")
    u_h = cv2.getTrackbarPos("U-H", "Trackbars")
    u_s = cv2.getTrackbarPos("U-S", "Trackbars")
    u_v = cv2.getTrackbarPos("U-V", "Trackbars")

    lower_yellow = np.array([l_h,l_s, l_v])
    upper_yellow = np.array([u_h, u_s, u_v])

    mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    mask = cv2.erode(mask, kernel)

    # Contours detection
    if int(cv2.__version__[0]) > 3:
        # Opencv 4.x.x
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    else:
        # Opencv 3.x.x
        _, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*cv2.arcLength(cnt, True), True)
        x = approx.ravel()[0]
        y = approx.ravel()[1]

        if area > 400:
            cv2.drawContours(frame, [approx], 0, (0, 0, 0), 5)

            if len(approx) == 3:
                cv2.putText(frame, "Triangle", (x, y), font, 1, (0, 0, 0))
            elif len(approx) == 4:
                cv2.putText(frame, "Rectangle", (x, y), font, 1, (0, 0, 0))
            elif 10 < len(approx) < 20:
                cv2.putText(frame, "Circle", (x, y), font, 1, (0, 0, 0))

    cv2.imshow("Frame", frame)
    cv2.imshow("Mask", mask)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我想拥有的是更精确地检测八边形和圆形。

Answer 1

要执行形状检测，我们可以使用轮廓逼近。假设对象是simple形状，这是一种使用阈值+轮廓近似的方法。轮廓近似是基于这样的假设，即曲线可以由一系列短线段近似，这些短线段可用于确定轮廓的形状。例如，三角形具有三个顶点，正方形/矩形具有四个顶点，五边形具有五个顶点，依此类推。]

1. 获得二进制图像。

   加载图像，转换为灰度，然后Otsu's threshold获取二进制图像。

2. 检测形状。

查找轮廓，并使用轮廓逼近滤波识别每个轮廓的形状。可以使用arcLength计算轮廓的周长，并使用arcLength获得实际的轮廓近似值。

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输入图像

标签形状

代码

approxPolyDP