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[英]How to identify if the shapes of an image are symmetric or asymmetric using opencv - python?
[英]Finding shapes in an image using opencv
我正在尝试使用OpenCV在图像中查找形状。 我知道我想要匹配的形状(有一些我不知道的形状,但我不需要找到它们)和它们的方向。 我不知道他们的尺寸(规模)和位置。
我目前的做法:
如果这种方法没有取消,那就是形状触及的地方。 轮廓检测将两个相邻的形状作为单个轮廓(单个边界框)拾取。 匹配步骤显然会失败。
有没有办法修改我的方法来分别处理相邻的形状? 此外,还有更好的方法来执行第3步吗?
例如:(Es为绿色,Y为蓝色)
失败的情况:(未知的形状为红色)
源代码:
import cv
import sys
E = cv.LoadImage('e.png')
E_ratio = float(E.width)/E.height
Y = cv.LoadImage('y.png')
Y_ratio = float(Y.width)/Y.height
EPSILON = 0.1
im = cv.LoadImage(sys.argv[1], cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
storage = cv.CreateMemStorage(0)
seq = cv.FindContours(im, storage, cv.CV_RETR_EXTERNAL,
cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
regions = []
while seq:
pts = [ pt for pt in seq ]
x, y = zip(*pts)
min_x, min_y = min(x), min(y)
width, height = max(x) - min_x + 1, max(y) - min_y + 1
regions.append((min_x, min_y, width, height))
seq = seq.h_next()
rgb = cv.LoadImage(sys.argv[1], cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)
for x,y,width,height in regions:
pt1 = x,y
pt2 = x+width,y+height
if abs(float(width)/height - E_ratio) < EPSILON:
color = (0,255,0,0)
elif abs(float(width)/height - Y_ratio) < EPSILON:
color = (255,0,0,0)
else:
color = (0,0,255,0)
cv.Rectangle(rgb, pt1, pt2, color, 2)
cv.ShowImage('rgb', rgb)
cv.WaitKey(0)
e.png:
y.png:
好:
坏:
在任何人问之前,不,我不打算破解验证码:) OCR本身并不真正相关:我真实项目中的实际形状不是字符 - 我只是懒惰,字符是最容易绘制的东西(仍然可以通过简单的方法检测到)。
由于您的形状可以在大小和比例上有所不同,您应该查看缩放不变描述符。 一堆这样的描述符对于您的应用程序来说是完美的。
在测试模板上处理这些描述符,然后使用某种简单的分类来提取它们。 当你展示时,它应该用简单的形状给出相当好的结果。
我过去曾使用Zernike和Hu的时刻,后者是最着名的。 您可以在此处找到实施示例: http : //www.lengrand.fr/2011/11/classification-hu-and-zernike-moments-matlab/ 。
另一件事:鉴于你的问题,你应该看看OCR技术(代表光学字符识别: http : //en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition ;))。
希望这个对你有帮助。
朱利安
您是否尝试使用CCH作为描述符进行倒角匹配或轮廓匹配(对应)。
倒角匹配使用目标图像和模板轮廓的距离变换。 不完全是规模不变但快速。
后者相当慢,因为二分类匹配问题的复杂性至少是二次的。 另一方面,这种方法对于缩放,旋转和可能的局部失真是不变的(对于近似匹配,恕我直言,这对于上面的坏例子是好的)。
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