使用 Python (3.7) 在 OpenCV (4.2.0) 中检测矩形，

Question

我正在做一个个人项目，我在其中检测矩形（所有相同的尺寸），然后将这些矩形以相同的顺序（从上到下）放入列表中，然后使用某些函数处理每个矩形内的信息.下面是我的测试图。

我已经设法检测到感兴趣的矩形，但是我不断收到其他我不想要的矩形。如您所见，我只想将包含信息 (6,9,3) 的三个矩形放入列表中。

我的代码

import cv2

width=700
height=700
y1=0
y2=700
x1=500
x2=700
img=cv2.imread('test.jpg') #read image
img=cv2.resize(img,(width,height)) #resize image
roi = img[y1:y2, x1:x2] #region of interest i.e where the rectangles will be
gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #convert roi into gray
Blur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),1) #apply blur to roi
Canny=cv2.Canny(Blur,10,50) #apply canny to roi

#Find my contours
contours =cv2.findContours(Canny,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]

#Loop through my contours to find rectangles and put them in a list, so i can view them individually later.
cntrRect = []
for i in contours:
        epsilon = 0.05*cv2.arcLength(i,True)
        approx = cv2.approxPolyDP(i,epsilon,True)
        if len(approx) == 4:
            cv2.drawContours(roi,cntrRect,-1,(0,255,0),2)
            cv2.imshow('Roi Rect ONLY',roi)
            cntrRect.append(approx)



cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

Contour 中有一个名为 cv2.contourArea 的功能，您的轮廓尺寸是这样输入的 cv2.contourArea(contours) 。您可以使用条件，

if cv2.contourArea(contours)>#Rectangle area

通过使用这个你的问题将得到解决

Answer 2

我建议您获取轮廓的边界矩形，然后按面积降序对矩形进行排序。默认裁剪第一个矩形，然后遍历其余矩形并裁剪它们，如果它们大于等于第一个矩形面积的 90%。这将确保您拥有较大的矩形，而忽略较小的矩形。

使用 Python (3.7) 在 OpenCV (4.2.0) 中检测矩形，

Detect rectangles in OpenCV (4.2.0) using Python (3.7),

opencv

python-3.x

opencv-contour