Обучение Python + opencv — извлечение углов

искусственный интеллект

Реализовать функцию выделения контура и отрисовки центра тяжести контура

import numpy as np

import cv2

from pylab import imshow

from pylab import array

from pylab import plot

from pylab import title

#прочитать изображение

img = cv2.imread('timg.jpeg')

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Сделать значение серым

#Бинаризация, хитрое обнаружение

binaryImg = cv2.Canny(img,50,200)

#найти контур

contours,contourstype=cv2.findContours(binaryImg,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#Просмотр количества контуров

-- print (len(contours))

--print (type(contours))

-- print (type(contourstype))

--print ((contourstype))

temp = np.ones(binaryImg.shape,np.uint8)*255

for each in contours:

M = cv2.moments(each)#轮廓的矩

(В OpenCV очень удобно вычислять характеристический момент третьего порядка площади полигона. К моментам в opencv в основном относятся следующие: пространственный момент, центральный момент и центральный нормализованный момент.)

if (M['m00']!=0):

    cx = int(M['m10']/M['m00'])#计算重心
    
    cy = int(M['m01']/M['m00'])
    
    pos=(cx,cy)
    
    print(pos)
    
cv2.circle(temp,pos, 4, (0, 0, 0), 4)#绘制轮廓的中心点

（img为源图像指针；第一个参数是圆心坐标；第二个参数是为圆的半径；第三是为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）第四个s参数如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，表示圆是否被填充）

#Нарисовать контур: temp - белая шторка, контуры - контур, -1 означает полное изображение, затем цвет, толщина

cv2.drawContours(temp,contours,-1,(0,255,0),3)

(Нарисуйте внешний и внутренний контуры на изображении; где, когда толщина >= 0, нарисуйте контурные линии; в противном случае заполните часть, окруженную контурами...)

cv2.imshow("contours",temp)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

О справке по drawContoursblog.CSDN.net/Regreen/art IC…Справочник по функциям рисования кругаblog.CSDN.net/Ян Фэнман…

Категории