我正在尝试使用openCV2从静态地图中自动划分教堂和大教堂的轮廓。
简而言之,我是在
findContours
的方法来划分建筑物的轮廓。我最初假设大教堂是几百米内最大的建筑,所以我按照面积对等高线进行了排序。这个PyImageSearch教程:
contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)[0:1]
在少数情况下,这种方法很有效,比如圣彼得大教堂。
然而,根据城市和所选的变焦级别,我经常会选择附近的建筑物,实际上比教堂更大。
我想选择最接近图像中心的轮廓。
一个选项是计算地图中所有轮廓的中心,然后确定最接近图像城市中心的点,但我想知道是否有一个更简单的解决方案。
我使用了 cv2.moments(contour)
如图 本文 来获得每个轮廓的中心。然后您可以使用 distance.euclidian
来自 scipy.spatial
模块来计算每个轮廓到图像中心的距离。
import cv2
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
sample_img = cv2.imread("sample_buildings.png")
# convert to black and white color space
sample_img_grey = cv2.cvtColor(sample_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(sample_img_grey, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#find center of image and draw it (blue circle)
image_center = np.asarray(sample_img_grey.shape) / 2
image_center = tuple(image_center.astype('int32'))
cv2.circle(sample_img, image_center, 3, (255, 100, 0), 2)
buildings = []
for contour in contours:
# find center of each contour
M = cv2.moments(contour)
center_X = int(M["m10"] / M["m00"])
center_Y = int(M["m01"] / M["m00"])
contour_center = (center_X, center_Y)
# calculate distance to image_center
distances_to_center = (distance.euclidean(image_center, contour_center))
# save to a list of dictionaries
buildings.append({'contour': contour, 'center': contour_center, 'distance_to_center': distances_to_center})
# draw each contour (red)
cv2.drawContours(sample_img, [contour], 0, (0, 50, 255), 2)
M = cv2.moments(contour)
# draw center of contour (green)
cv2.circle(sample_img, contour_center, 3, (100, 255, 0), 2)
# sort the buildings
sorted_buildings = sorted(buildings, key=lambda i: i['distance_to_center'])
# find contour of closest building to center and draw it (blue)
center_building_contour = sorted_buildings[0]['contour']
cv2.drawContours(sample_img, [center_building_contour], 0, (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow("Image", sample_img)
cv2.waitKey(0)