[英]How to draw a square around the points in the image
我有一个带有白色点的二进制图像。 如何使用OpenCV识别并在这些点周围绘制正方形?
问题在于这些点非常小,到目前为止,所有尝试都未能找到所有点。
这是输入图像:
这是我感兴趣的结果:
是否可以使用OpenCV功能? 如果不是(由于大小),最有效的方法是什么?
应用扩张与规模5图像上。
如果点之间的距离<10,它们将连接到一个大点。
如果距离> 10,则将按原样分隔。
在结果上找到轮廓 。
获取每个轮廓的minAreaRect 。
完成。
使用以下方法,您可以找到解决方案。
解决方案的完整代码:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
output_img = img.copy()
cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,img)
kernel = np.ones((50,70), np.uint8)
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
im2,contours, hier = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
# get the bounding rect
x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
# draw a white rectangle to visualize the bounding rect
cv2.rectangle(output_img, (x, y), (x + w, y + h), 255, 1)
cv2.imshow('output',output_img)
cv2.waitKey(0)
首先,您必须根据需要创建一个内核。
内核大小越大,属于群集的点数就会越高。
然后,使用cv2.dilate
方法,应该使用创建的内核来cv2.dilate
图像。
之后,您应该找到膨胀图像的轮廓,并获得这些轮廓的边界矩形。
一个矩形可以视为一个群集。 您可以使用kernel = np.ones((50,70), np.uint8)
更改群集大小kernel = np.ones((50,70), np.uint8)
此处为50 x 70。
OUTPUT:
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