OpenCV实例:方形检测

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OpenCV实例:方形检测

本篇文章将为大家介绍如何使用OpenCV库进行方形检测的实现。通过该实例,我们可以轻松地检测图片或视频中的方形物体。

实现代码如下:

import cv2
import numpy as np
 
# 加载测试图片
img = cv2.imread('test.png')
 
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize = 3)
cv2.imshow('edges', edges)
 
# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# 寻找方形轮廓
squares = []
for i in range(len(contours)):
    cnt = contours[i]
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area > 500 and area < 5000:
        perimeter = cv2.arcLength(cnt,True)
        approx = cv2.approxPolyDP(cnt,0.02*perimeter,True)
        if len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(approx):
            squares.append(approx)
 
# 绘制方形轮廓
cv2.drawContours(img
OpenCV形状检测 开始定义我们的ShapeDetector类。我们将跳过这里的init构造函数,因为不需要初始化任何东西。#导入必要的包importcv2classShapeDetector#初始化形状名称并近似轮廓shape="unidentified"peri=cv2.arcLength(c,True)approx=cv2.approxPolyDP(c,0.04*peri,True)我们的检测方法,它只需要一个参数c,即我们试图识别的形状的轮廓。... 阅读详情

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