使用opencv实现图像中几何图形检测
1 几何图形检测介绍
1.1 轮廓(contours)
什么是轮廓，简单说轮廓就是一些列点相连组成形状、它们拥有同样的颜色、轮廓发现在图像的对象分析、对象检测等方面是非常有用的工具，在OpenCV
中使用轮廓发现相关函数时候要求输入图像是二值图像，这样便于轮廓提取、边缘提取等操作。轮廓发现的函数与参数解释如下：
函数原型：
findContours(image, mode, method, contours=None, hierarchy=None, offset=None)参数：
image输入/输出的二值图像mode 迒回轮廓的结构、可以是List、Tree、Externalmethod 轮廓点的编码方式，基本是基于链式编码contours 迒回的轮廓集合hieracrchy 迒回的轮廓层次关系offset 点是否有位移
1.2 多边形逼近
多边形逼近，是通过对轮廓外形无限逼近，删除非关键点、得到轮廓的关键点，不断逼近轮廓真实形状的方法，OpenCV中多边形逼近的函数与参数解释如下：
函数原型：
approxPolyDP(curve, epsilon, closed, approxCurve=None)参数：
curve 表示输入的轮廓点集合epsilon 表示逼近曲率，越小表示相似逼近越厉害close 是否闭合
1.3 几何距计算
图像几何距是图像的几何特征，高阶几何距中心化之后具有特征不变性，可以产生Hu距输出，用于形状匹配等操作，这里我们通过计算一阶几何距得到指定轮廓的中心位置，计算几何距的函数与参数解释如下：
函数原型：
moments(array, binaryImage=None)参数：
array表示指定输入轮廓binaryImage默认为None
2 基于opencv实现几何图形检测
整个代码实现分为如下几步完成
- 加载图像，
- 图像二值化
- 轮廓发现
- 几何形状识别
- 测量周长、面积、计算中心
- 颜色提取
2.1 加载图像并进行二值化处理
的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。这是研究灰度变换的最特殊的方法，称为图像的二值化（Binarization）。
函数原型：
def threshold(src: Any,thresh: Any,maxval: Any,type: Any,dst: Any = None) -> Nonesrc：源图像，可以为8位的灰度图，也可以为32位的彩色图像。（两者由区别）
dst：输出图像
thresh：阈值
maxval：dst图像中最大值
type：阈值类型，可以具体类型如下：
enum ThresholdTypes {THRESH_BINARY = 0, //黑白
THRESH_BINARY_INV = 1, //黑白反转
THRESH_TRUNC = 2, //得到图像多像素值
THRESH_TOZERO = 3, //当前点值大于阈值时，不改
变，否则设置为0
THRESH_TOZERO_INV = 4, //当前点值大于阈值时，
设置为0，否则不改变
THRESH_MASK = 7,
THRESH_OTSU = 8, //自适应阈值
THRESH_TRIANGLE = 16
};
具体实现代码：
frame = cv.imread("./data/jihe2.png")
# 二值化图像
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("input image", frame)2.2 轮廓检测与逼近
当需要对图像进行形状分析时，需要使用多边形逼近一个轮廓，使得顶点数目变少，算法原理比较简单，核心就是不断找多边形最远的点加入形成新的多边形，直到最短距离小于指定的精度。OpenCV里面用函数approxPolyDP()实现。approxPolyDP()用另一条顶点较少的曲线来逼近一条曲线或者一个多边形，这样两条曲线之间的距离小于或等于指定的精度。同时也有使闭合逼近曲线的选项（那就是说，起始点和终止点相同）。
findContours后的轮廓信息contours可能过于复杂不平滑，可以用approxPolyDP函数对该多边形曲线做适当近似，approxPolyDP 主要功能是把一个连续光滑曲线折线化，对图像轮廓点进行多边形拟合。
具体实现代码：
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in range(len(contours)):
# 提取与绘制轮廓
cv.drawContours(result, contours, cnt, (0, 255, 0), 2)
# 轮廓逼近
epsilon = 0.01 * cv.arcLength(contours[cnt], True)
approx = cv.approxPolyDP(contours[cnt], epsilon, True)
2.3 几何形状判断
根据corners数量对形状进行判断。
approx = cv.approxPolyDP(contours[cnt], epsilon, True)
# 分析几何形状
corners = len(approx)
shape_type = ""
if corners < 3:
continue
if corners == 3:
count = self.shapes['triangle']
count = count + 1
self.shapes['triangle'] = count
shape_type = "三角形"
if corners == 4:
count = self.shapes['rectangle']
count = count + 1
self.shapes['rectangle'] = count
shape_type = "矩形"
if corners >= 10:
count = self.shapes['circles']
count = count + 1
self.shapes['circles'] = count
shape_type = "圆形"
if 4 < corners < 10:
count = self.shapes['polygons']
count = count + 1
self.shapes['polygons'] = count
shape_type = "多边形"2.4 面积周长计算
# 计算面积与周长
p = cv.arcLength(contours[cnt], True)
area = cv.contourArea(contours[cnt])
print("周长: %.3f, 面积: %.3f 颜色: %s 形状: %s " % (p, area, color_str, 2.5 完整代码：
import cv2 as cv
import numpy as np
class ShapeAnalysis:
def __init__(self):
self.shapes = {'triangle': 0, 'rectangle': 0, 'polygons': 0, 'circles': 0}
def analysis(self, frame):
h, w, ch = frame.shape
result = np.zeros((h, w, ch), dtype=np.uint8)
# 二值化图像
print("start to detect lines...\n")
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("input image", frame)
contours, hierarchy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in range(len(contours)):
# 提取与绘制轮廓
cv.drawContours(result, contours, cnt, (0, 255, 0), 2)
# 轮廓逼近
epsilon = 0.01 * cv.arcLength(contours[cnt], True)
approx = cv.approxPolyDP(contours[cnt], epsilon, True)
# 分析几何形状
corners = len(approx)
shape_type = ""
if corners < 3:
continue
if corners == 3:
count = self.shapes['triangle']
count = count + 1
self.shapes['triangle'] = count
shape_type = "三角形"
if corners == 4:
count = self.shapes['rectangle']
count = count + 1
self.shapes['rectangle'] = count
shape_type = "矩形"
if corners >= 10:
count = self.shapes['circles']
count = count + 1
self.shapes['circles'] = count
shape_type = "圆形"
if 4 < corners < 10:
count = self.shapes['polygons']
count = count + 1
self.shapes['polygons'] = count
shape_type = "多边形"
# 求解中心位置
mm = cv.moments(contours[cnt])
if mm['m00'] == 0:
continue
cx = int(mm['m10'] / mm['m00'])
cy = int(mm['m01'] / mm['m00'])
cv.circle(result, (cx, cy), 3, (0, 0, 255), -1)
# 颜色分析
color = frame[cy][cx]
color_str = "(" + str(color[0]) + ", " + str(color[1]) + ", " + str(color[2]) + ")"
# 计算面积与周长
p = cv.arcLength(contours[cnt], True)
area = cv.contourArea(contours[cnt])
print("周长: %.3f, 面积: %.3f 颜色: %s 形状: %s " % (p, area, color_str, shape_type))
cv.imshow("Analysis Result", result)
print("triangle: ", self.shapes['triangle'])
print("rectangle: ", self.shapes['rectangle'])
print("polygons: ", self.shapes['polygons'])
print("circles: ", self.shapes['circles'])
return self.shapes
if __name__ == "__main__":
src = cv.imread("./data/jihe2.png")
ld = ShapeAnalysis()
ld.analysis(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()原始图像：
运行结果显示：
周长: 553.973, 面积: 11687.500 颜色: (190, 146, 112) 形状: 矩形
周长: 479.556, 面积: 14743.500 颜色: (232, 162, 0) 形状: 矩形
周长: 543.144, 面积: 18333.500 颜色: (21, 0, 136) 形状: 多边形
周长: 341.421, 面积: 7593.000 颜色: (164, 73, 163) 形状: 多边形
周长: 761.796, 面积: 13221.500 颜色: (87, 122, 185) 形状: 圆形
周长: 594.257, 面积: 24703.500 颜色: (39, 127, 255) 形状: 圆形
周长: 592.000, 面积: 14508.000 颜色: (36, 28, 237) 形状: 矩形
周长: 432.291, 面积: 11939.500 颜色: (204, 72, 63) 形状: 多边形
周长: 280.451, 面积: 4917.000 颜色: (190, 146, 112) 形状: 多边形
周长: 531.588, 面积: 10587.000 颜色: (164, 73, 163) 形状: 矩形
周长: 405.262, 面积: 4172.500 颜色: (76, 177, 34) 形状: 圆形
周长: 370.191, 面积: 9746.000 颜色: (232, 162, 0) 形状: 圆形
周长: 486.000, 面积: 14762.000 颜色: (232, 162, 0) 形状: 矩形
triangle: 0
rectangle: 5
polygons: 4
circles: 4