检测 4 个有趣的像素

Question

我使用 OpenCV 读取了这张图片：

我检测里面物体的边界并显示图片：

这是我的代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


im=cv2.imread('db/4.jpg')
#mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
imgray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh=cv2.threshold(imgray,242,245,235)
contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

cv2.drawContours(im,contours,-1,(0,255,0),3)
cv2.imshow("GL",im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

我想做的事情：

我想要属于其中一个轮廓的 4 个像素的坐标并且：

第一个是 X 轴的壁橱
第二个离X轴最远
第三个是Y轴的壁橱
第四个离Y轴最远

请注意，我的代码中轮廓变量的数量可能因我阅读的图片而异。

Answer 1

您可以将所有轮廓堆叠到一个数组中 green 并搜索 minimum/maximum x/y 值：

green = np.vstack(contours).reshape((-1, 2))
print "Min X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min()), :]
print "Man X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max()), :]
print "Min Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min()), :]
print "Man Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max()), :]

请注意，尤其是矩形，有多个像素符合您的要求，因为它们与 x 或 y 轴的距离相等。

这是 "four" 像素的可视化：

生成PyLab代码：

pl.imshow(im)
pl.gca().autoscale(False)
minX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min())
maxX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max())
minY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min())
maxY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max())
pl.plot(green[minX, 0], green[minX, 1], 'ro')
pl.plot(green[maxX, 0], green[maxX, 1], 'go')
pl.plot(green[minY, 0], green[minY, 1], 'bo')
pl.plot(green[maxY, 0], green[maxY, 1], 'yo')

检测 4 个有趣的像素

detect 4 interesting pixels

python

image

python-2.7

opencv

pixels