简单几何图形的识别与标记（opencv）

一.实现目标

手绘简单几何图形，拍照后处理可识别并标记图形相应关键点。

1. 直线：识别并标记始末点
2. 三角形：识别并标记三个角点
3. 矩形：识别并标记四个角点

二.实现流程

通过Python与OpenCV进行编程，采用了获取图形角点数量的方式来识别图形，两个点为直线，三个点为三角形，四个点为矩形。

对于形状的识别与点的标记，编写了ShapeDetection函数进行处理，通过OpenCV的相关函数，首先使用cv2.findContours寻找图形轮廓点，接着通过cv2.approxPolyDP函数获取轮廓角点坐标，并对其数目进行统计，以此来判断图形形状，若识别为直线、三角形或矩形，则在获取的角点坐标位置上用蓝色圆点进行标记，完成对不同图形相应点的标记。

具体过程为：先使用 cv2.cvtColor函数将需要识别的图片转为灰度图，再使用cv2.GaussianBlur函数对其进行高斯模糊处理，接着使用cv2.Canny函数进行边缘检测，最后将输出的图片传入ShapeDetection函数进行识别与标记。

三.代码实现

import cv2
import numpy as np
import imutils
#定义形状检测函数
def ShapeDetection(img):
    contours,hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)  #寻找轮廓点
    for obj in contours:
        area = cv2.contourArea(obj)  #计算轮廓内区域的面积
        perimeter = cv2.arcLength(obj,True)  #计算轮廓周长
        approx = cv2.approxPolyDP(obj,0.02*perimeter,True)  #获取轮廓角点坐标
        # print(approx) 测试，打印角点坐标
        CornerNum = len(approx)   #轮廓角点的数量
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)  #获取坐标值和宽度、高度
        #print(x,y,w,h) 测试，打印坐标值 宽度 高度

        #轮廓对象分类 按识别出的轮廓角点坐标数量来分类
        if CornerNum ==3: 
            objType ="triangle"
            cv2.drawContours(imgContour, approx, -1, (255, 255, 0), 8)
        elif CornerNum ==2: 
             objType ="line"
             cv2.drawContours(imgContour, approx, -1, (255, 255, 0), 8)
        elif CornerNum == 4:
            if w==h: 
                objType= "Square"
                cv2.drawContours(imgContour, approx, -1, (255, 255, 0), 8)
            else:
                objType="Rectangle"
                cv2.drawContours(imgContour, approx, -1, (255, 255, 0), 8)
        else:objType="N"
        #绘制边界框
        cv2.rectangle(imgContour,(x-10,y-10),(x+w+12,y+h+12),(0,0,255))  
        #绘制文字
      cv2.putText(imgContour,objType,(x+(w//2),y+(h//2)),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,0.6,(0,0,0),1)  
        
        
path = 'jihe/tupian/line.jpg'
img = cv2.imread(path)
imgContour = img.copy()

imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)  #转灰度图
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray,(5,5),1)  #高斯模糊
imgCanny = cv2.Canny(imgBlur,60,60)  #Canny算子边缘检测
ShapeDetection(imgCanny)  #形状检测

cv2.imshow("Original img", img)
cv2.imshow("imgGray", imgGray)
cv2.imshow("imgBlur", imgBlur)
cv2.imshow("imgCanny", imgCanny)
cv2.imshow("shape Detection", imgContour)

cv2.waitKey(0)

四.运行及结果

1.直线

绘制图形如下：

识别标记结果如下：

 2.三角形

绘制图形如下：

识别标记结果如下：

3.矩形 

绘制图形如下：

识别标记结果如下：