[英]python opencv shape detection
对于一个学校项目,我试图在使用python和opencv的视频捕获中识别六边形。 问题是,当我使用这个代码时,它永远不会找到六边形。 我没有找到它不工作的原因所以我希望有人可以帮助我。
编码:
import numpy as np
import cv2
stop_cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(True):
ret, img = cap.read()
lower = np.array([0,0,0])
upper = np.array([20,20,20])
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)
contours, h = cv2.findContours(mask, 1, 2)
contours.sort(key = len)
for contour in contours[-3:]:
approx = cv2.approxPolyDP(contour,0.1*cv2.arcLength(contour,True),True)
if len(approx) == 6:
print "hexagon"
cv2.imshow('image', mask)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
提前致谢
编辑:更具体一点。 我尝试了多种不同的六边形,但是当我打印len(大约)时,它永远不会高于4.这是我的对象中的错误还是我找不到我不知道的轮廓时出错?
看起来你的程序简化了你想要的轮廓。 因此, aboutPolyDP进一步将六边形简化为正方形或三角形。 这也可以解释为什么len(约)永远不会返回大于4的值。尝试更改传递给approxPolyDP的epsilon的值。 这些是我建议的变化:
0.1*cv2.arcLength(contour,True)
的倍增因子从0.01更改为0.1 另一种方法是使用六边形的凸包而不是轮廓,然后应用approxPolyDP函数。 理想情况下,如果你的图像足够锐利,只需检查凸包中的点数就足以告诉你形状是否是六边形。 进一步简化船体应该可以帮助您对噪声图像更加稳健。 但是,再次选择正确的乘法因子将非常重要。
用这个:
approx = cv2.approxPolyDP(contour,0.03*cv2.arcLength(contour,True),True)
你会得到理想的结果。
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