在opencv-python中检测星形

发布时间：2020-12-16 22:53:58 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我需要检测形状并计算图像中每个形状的出现.我最初检测到轮廓并对它们进行近似,并计算每个轮廓中的顶点.我的代码如下所示： import cv2import numpy as np import collectionsimport sysimg = cv2.imread(str(sys.argv[1]),0)ret,thresh = cv2.threshold(img

我需要检测形状并计算图像中每个形状的出现.我最初检测到轮廓并对它们进行近似,并计算每个轮廓中的顶点.我的代码如下所示：

import cv2
import numpy as np 
import collections
import sys

img = cv2.imread(str(sys.argv[1]),0)
ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh,1,2)


no_of_vertices = []

i = 0
mask = np.zeros(img.shape,np.uint8)
for contour in contours:

 cnt = contour
 area = cv2.contourArea(cnt)
 if area>150:
    epsilon = 0.02*cv2.arcLength(cnt,True)
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
    no_of_vertices.append(len(approx))



counter = collections.Counter(no_of_vertices)




 a,b = counter.keys(),counter.values()

 i=0
 while i


我的代码不能用于检测此图像中的星星：

我应该在代码中做出哪些更改？


最佳答案
对我有用的是比较形状周边区域的平方根.一颗恒星约为0.145(/  –  .0015,因为有些边缘没有完美出现).六边形为0.255,三角形为.21,正方形为.247,五边形为.250.
圆度也起作用(三角形在0.26到.27之间),并且它的区别相似(六边形为.83,三角形为.55-.56,正方形为.77,五边形为.78) )
下面是它的C代码(我的PC上没有python,但想法是一样的)：

#include "stdafx.h"
#include 

两种方式 – 使用圆形或我的sqrt(区域)/ arclength方法 – 导致：

                        （编辑：李大同）
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