使用opencv2区分图像中的矩形和正方形python

Differentiation between rectangle and square in image using opencv2 python

我正在学习如何识别所提供图像中的形状。我能够通过几何体存在的边数来识别形状。但是现在我想知道有什么方法可以区分图像中的正方形和矩形吗? 这是我的代码。目前我只是在绘制几何图形的轮廓。

import cv2

raw_image = cv2.imread('test1.png')
cv2.imshow('Original Image', raw_image)
cv2.waitKey(0)

bilateral_filtered_image = cv2.bilateralFilter(raw_image, 5, 175, 175)
cv2.imshow('Bilateral', bilateral_filtered_image)
cv2.waitKey(0)

edge_detected_image = cv2.Canny(bilateral_filtered_image, 75, 200)
cv2.imshow('Edge', edge_detected_image)
cv2.waitKey(0)

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(edge_detected_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

contour_list = []
for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour,0.01*cv2.arcLength(contour,True),True)
    area = cv2.contourArea(contour)
    if ((len(approx) >= 3)):
        contour_list.append(contour)

cv2.drawContours(raw_image, contour_list,  -1, (0,0,0), 2)
cv2.imshow('Objects Detected',raw_image)
cv2.waitKey(0)

我有另一种方法:

  1. 求出所有的连通分量。

  2. 在原始图像中找到特征点,因为在这种情况下我们有简单的几何体而不是复杂的物体,你可以使用Harris角点算法将角点作为特征点。

  3. 将位于相同连通分量上的这些特征点分组。

  4. 利用所有连通分量上这些特征点之间的关系(distance/angle),据此可以对这些几何形状进行分类。

如果宽度和高度相同,则为正方形。否则它是一个矩形。

for contour in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(contour,0.01*cv2.arcLength(contour,True),True)
    area = cv2.contourArea(contour)
    if ((len(approx) == 4)):
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        if  ((float(w)/h)==1):
            cv2.putText(raw_image, "square", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, 0, 2)
        else:
            cv2.putText(raw_image, "rectangle", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, 0, 2)

        contour_list.append(contour)

此更改仅检测正方形和矩形。在 for 循环中进行必要的更改以检测圆圈。您可以使用 len(approx) 来区分。

长方形和正方形的区别在于,正方形有4条相等的边,是一种特殊的长方形。这是我在幼儿园学的。

有无数种方法可以识别正方形。

它的周长总是等于 sqrt(面积) 因此它的圆度总是 0.0625

所有角之间的距离是a或a *开方(2)

质心到所有 4 条边的距离都为 a / 2

...

你说了算。

我在评论中看到形状可能会旋转。在那种情况下 cv2.boundingRect() 将不会给出正确的结果,因为该函数总是给出一个直立的矩形。为了检测一般的矩形(旋转或不旋转),您应该尝试 cv2.minAreaRect() ,它将 return 一个矩形,该矩形将根据轮廓旋转并且具有覆盖轮廓的最小面积。然后你可以检查它的宽高比,看看它是正方形还是长方形。