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[英]Using Python openCV to accurately find squares from processed image for Rubik's Cube solver
[英]Python OpenCV: Rubik's cube solver color extraction
描述:
我正在使用 Python 和 OpenCV 解决魔方问题。 为此,我试图提取立方体的所有颜色(单个立方体块),然后应用适当的算法(我设计的,没有问题)。
问题:
假设我已经提取了立方体的所有颜色,我如何定位提取的立方体的位置? 我怎么知道它是在上中下层还是角中边块?
我所做的:
在这里,我刚刚提取了黄色。
颜色提取后:
原图
编码
import numpy as np
import cv2
from cv2 import *
im = cv2.imread('v123.bmp')
im = cv2.bilateralFilter(im,9,75,75)
im = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(im,None,10,10,7,21)
hsv_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV) # HSV image
COLOR_MIN = np.array([20, 100, 100],np.uint8) # HSV color code lower and upper bounds
COLOR_MAX = np.array([30, 255, 255],np.uint8) # color yellow
frame_threshed = cv2.inRange(hsv_img, COLOR_MIN, COLOR_MAX) # Thresholding image
imgray = frame_threshed
ret,thresh = cv2.threshold(frame_threshed,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print type(contours)
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
print x,
print y
cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow("Show",im)
cv2.imwrite("extracted.jpg", im)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
请就我如何找到cubies的位置提出一些建议。 这里发现了 4 个黄色立方体:右上角、中心、右边缘、左下角。 我如何识别这些位置,例如:通过为每个位置分配数字(此处:3、4、5、7)
任何帮助/想法表示赞赏:) 谢谢。
PS:OpenCV 新手 :)
这是一个简单的方法:
cv2.inRange
的方块转换为 HSV 格式后,我们使用cv2.inRange()
执行颜色阈值cv2.inRange()
以检测方块。 我们将检测到的正方形绘制到掩码上
从这里我们找到面具上的轮廓,并利用imutils.contours.sort_contours()
从上到下或从下到上对轮廓进行排序。 接下来,我们取每行 3 个正方形,并从左到右或从右到左对这一行进行排序。 这是排序(上-下,左)或(下-上,右)的可视化
现在我们已经对轮廓进行了排序,我们只需将矩形绘制到我们的图像上。 这是结果
从左到右和从上到下(左),从右到左和从上到下
从左到右和从下到上(左)、从右到左和从下到上
import cv2
import numpy as np
from imutils import contours
image = cv2.imread('1.png')
original = image.copy()
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
colors = {
'gray': ([76, 0, 41], [179, 255, 70]), # Gray
'blue': ([69, 120, 100], [179, 255, 255]), # Blue
'yellow': ([21, 110, 117], [45, 255, 255]), # Yellow
'orange': ([0, 110, 125], [17, 255, 255]) # Orange
}
# Color threshold to find the squares
open_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (7,7))
close_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
for color, (lower, upper) in colors.items():
lower = np.array(lower, dtype=np.uint8)
upper = np.array(upper, dtype=np.uint8)
color_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
color_mask = cv2.morphologyEx(color_mask, cv2.MORPH_OPEN, open_kernel, iterations=1)
color_mask = cv2.morphologyEx(color_mask, cv2.MORPH_CLOSE, close_kernel, iterations=5)
color_mask = cv2.merge([color_mask, color_mask, color_mask])
mask = cv2.bitwise_or(mask, color_mask)
gray = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cnts = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]
# Sort all contours from top-to-bottom or bottom-to-top
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts, method="top-to-bottom")
# Take each row of 3 and sort from left-to-right or right-to-left
cube_rows = []
row = []
for (i, c) in enumerate(cnts, 1):
row.append(c)
if i % 3 == 0:
(cnts, _) = contours.sort_contours(row, method="left-to-right")
cube_rows.append(cnts)
row = []
# Draw text
number = 0
for row in cube_rows:
for c in row:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(original, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
cv2.putText(original, "#{}".format(number + 1), (x,y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255,255,255), 2)
number += 1
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imwrite('mask.png', mask)
cv2.imshow('original', original)
cv2.waitKey()
这是找到的黄色方块的原始代码和位置。
import numpy as np
import sys; sys.path.append('/usr/lib/pyshared/python2.7')
import cv2
from cv2 import *
im = cv2.imread('rubik.png')
im = cv2.bilateralFilter(im,9,75,75)
im = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(im,None,10,10,7,21)
hsv_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV) # HSV image
COLOR_MIN = np.array([20, 100, 100],np.uint8) # HSV color code lower and upper bounds
COLOR_MAX = np.array([30, 255, 255],np.uint8) # color yellow
frame_threshed = cv2.inRange(hsv_img, COLOR_MIN, COLOR_MAX) # Thresholding image
imgray = frame_threshed
ret,thresh = cv2.threshold(frame_threshed,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# print type(contours)
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
print x,y
cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imshow("Show",im)
cv2.imwrite("extracted.jpg", im)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
185 307
185 189
307 185
431 55
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