0

画像上の閉じた領域の最小バウンディング ボックスを計算する方法を見つけました (回転角度も考慮して)。

このコードを使用して、この画像の重心、バウンディング ボックスの幅と長さ、および回転角度の座標を抽出できます。

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image_file = Image.open("binaryraster.png")
image_file = image_file.convert('1')
image_file.save('result.png')

img = cv2.imread('result.png',0)
edges = cv2.Canny(img,100,200)
plt.subplot(111),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Canny Edge detection'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

ret,thresh = cv2.threshold(img,127,255,0)
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)

cnt = contours[0]


leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
box = np.int0(box)



M = cv2.moments(cnt)
centroid_x = int(M['m10']/M['m00'])
centroid_y = int(M['m01']/M['m00'])

print (leftmost)
print (rightmost)
print (topmost)
print (bottommost)

print(centroid_x)
print(centroid_y)

print(rect)
print(box)

plt.show()

1 つの画像内に多くの領域がある場合、コードはこのすべての情報を抽出できません。

手伝ってくれませんか

4

1 に答える 1

0 
cnt = contours[0] # you're only checking the 1st contour here

おそらく、見つかったすべての輪郭をループしたいでしょう:

for cnt in contours:

    leftmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmin()][0])
    rightmost = tuple(cnt[cnt[:,:,0].argmax()][0])
    topmost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmin()][0])
    bottommost = tuple(cnt[cnt[:,:,1].argmax()][0])

    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
    box = np.int0(box)



    M = cv2.moments(cnt)
    centroid_x = int(M['m10']/M['m00'])
    centroid_y = int(M['m01']/M['m00'])

    print (leftmost)
    print (rightmost)
    print (topmost)
    print (bottommost)

    print(centroid_x)
    print(centroid_y)

    print(rect)
    print(box)
于 2013-11-07T15:11:11.390 に答える