Python Opencv任意形狀目標(biāo)檢測(cè)并繪制框圖

更新時(shí)間：2019年07月23日 10:02:27 作者：xiaoxifei

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python Opencv任意形狀目標(biāo)檢測(cè)，并繪制框圖，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

opencv 進(jìn)行任意形狀目標(biāo)識(shí)別，供大家參考，具體內(nèi)容如下

工作中有一次需要在簡(jiǎn)單的圖上進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，目標(biāo)的形狀不固定，并且存在一定程度上的噪聲影響，但是噪聲影響不確定。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的事情，因?yàn)閳D像并不復(fù)雜，現(xiàn)在將代碼公布如下：

import cv2


def otsu_seg(img):

  ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

  return ret_th, bin_img

def find_pole(bin_img):
  img, contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  area = 0
  for i in range(len(contours)):
    area += cv2.contourArea(contours[i])
  area_mean = area / len(contours)
  mark = []
  for i in range(len(contours)):
    if cv2.contourArea(contours[i]) < area_mean:
      mark.append(i)

  return img, contours, hierarchy, mark

def draw_box(img,contours):
  img = cv2.rectangle(img,
         (contours[0][0], contours[0][1]),
         (contours[1][0], contours[1][1]),
         (255,255,255),
         3)
  return img

def main(img):
  ret, th = otsu_seg(img)
  img_new, contours, hierarchy, mark = find_pole(th)
  for i in range(len(contours)):
    if i not in mark:
      left_point = contours[i].min(axis=1).min(axis=0)
      right_point = contours[i].max(axis=1).max(axis=0)
      img = draw_box(img, (left_point, right_point))
  return img


if __name__ =="__main__":
  img = cv2.imread('G:/test.png')
  img = main(img)
  cv2.imwrite('G:/test_d.png', img)

結(jié)果圖如下：

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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