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、External
• method 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

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