python 找出图片中的方块圆点和星形的位置

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mob64ca12e4594b 2024-09-04 04:53:29 ©著作权

文章标签 python 边缘检测灰度图 文章分类 Python 后端开发

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用Python找出图片中的方块、圆点和星形的位置

对于刚入行的小白来说，图像识别这一领域可能会显得有些复杂，但只要我们分步骤来实现，事情就会变得简单。下面是我们完成这项任务的一个流程图，以及每一步的详细说明。

流程图

步骤	描述
1	导入必要的库
2	读取并显示图片
3	转换为灰度图
4	使用边缘检测找出轮廓
5	根据形状识别方块、圆点和星形
6	显示结果

我们使用OpenCV和其他一些库来完成这个任务。下面是每一步的详细代码和解释。

代码实现

第一步：导入必要的库

在开始前，我们需要安装并导入一些库。

# 导入OpenCV
import cv2
# 导入numpy
import numpy as np

cv2 是用于图像处理的库。
numpy 是处理数组和矩阵的库。

第二步：读取并显示图片

# 读取图片
image = cv2.imread('path_to_image.png')
# 显示图片
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.imread 用于读取指定路径的图片。
cv2.imshow 用于显示图像窗口。
cv2.waitKey 等待指定时间（0表示无限期），在这段时间内用户可以查看图像。
cv2.destroyAllWindows 关闭任意打开的窗口。

第三步：转换为灰度图

# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.cvtColor 将彩色图像转换为灰度图像，有利于后续处理。

第四步：使用边缘检测找出轮廓

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)

cv2.Canny 实现了Canny边缘检测算法，用于找到图像的边缘。

第五步：根据形状识别方块、圆点和星形

# 查找图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 循环处理每一个轮廓
for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * cv2.arcLength(contour, True), True)
    # 根据轮廓的顶点数来判断形状
    if len(approx) == 4:
        shape = "Square"
    elif len(approx) > 10:
        shape = "Circle"
    else:
        shape = "Star"

    # 绘制轮廓的边框
    cv2.drawContours(image, [contour], 0, (0, 255, 0), 5)
    # 在图像上标记形状
    cv2.putText(image, shape, (contour[0][0][0], contour[0][0][1]), 
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

cv2.findContours 查找图像中的轮廓。
cv2.approxPolyDP 用于近似轮廓，识别形状。
cv2.drawContours 在原图上绘制轮廓。
cv2.putText 在轮廓附近标记出该形状。

第六步：显示结果

# 显示最终结果
cv2.imshow('Detected Shapes', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，与之前相同的方式，显示检测到的结果。

Gantt 图

gantt
    title 图像识别任务时间进度
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 步骤
    导入库          :a1, 2023-10-01, 1d
    读取图片        :after a1  , 1d
    转换为灰度图    :after a2  , 1d
    边缘检测        :after a3  , 1d
    识别形状        :after a4  , 1d
    显示结果        :after a5  , 1d

关系图

erDiagram
    IMAGE {
        int id
        string path
    }
    SHAPE {
        int id
        string type
        int image_id
    }
    IMAGE ||--o{ SHAPE : contains