opencv识别形状

时间: 2025-01-23 11:11:55 AIGC 浏览: 43
### 使用OpenCV实现形状识别 #### 图像读取与显示 为了进行形状识别,首先需要加载待分析的图像。这可以通过 `cv2.imread()` 函数完成[^2]。 ```python import cv2 img = cv2.imread('shapes.png') cv2.imshow('Original Image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 预处理阶段 接着是对输入图片做必要的预处理工作,比如转换成灰度图并应用二值化操作来简化后续计算过程。 ```python gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) cv2.imshow('Thresholded Image', thresh) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 轮廓提取 利用阈值化的图像可以更容易找到目标对象的边界即轮廓。`findContours` 方法能够帮助定位到所有的封闭区域,并返回它们的信息列表[^1]。 ```python contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) ``` #### 形状分类 对于每一个检测出来的轮廓,可以根据其几何特性来进行简单的形状判断。例如,通过近似多边形顶点的数量决定它属于哪种基础图形类别——圆形、三角形还是矩形等。 ```python for cnt in contours: epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(cnt, True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) if len(approx) == 3: shape_name = "Triangle" elif len(approx) == 4: x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) aspect_ratio = float(w)/h if 0.95 <= aspect_ratio <= 1.05: shape_name = "Square" else: shape_name = "Rectangle" elif len(approx) > 8 and (len(approx) < 23): shape_name = "Circle" M = cv2.moments(cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 绘制轮廓和文字标签 cv2.drawContours(img, [cnt], -1, (0, 255, 0), 3) cv2.putText(img, shape_name, (cx-50, cy), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Detected Shapes', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此段代码展示了如何基于轮廓特征对常见简单几何体做出初步辨识,并标注于原始图像之上以便直观查看结果。
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