无法使用 OpenCV 检测到标记的正方形答案

【问题标题】：Can not detect the marked square using OpenCV无法使用 OpenCV 检测到标记的正方形
【发布时间】：2020-12-11 13:43:46
【问题描述】：

我需要检测使用 OpenCV 标记的选项。目前，我已经能够检测到所有方块，但标记的方块除外。我使用以下代码完成了此操作。

canny = (cv2.Canny(roi_box, 30, 100))
cv2_imshow(canny)
img = roi_box.copy()

contours, heirarchy = cv2.findContours(canny, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cntsSorted = sorted(contours, key=lambda x:cv2.contourArea(x))

print("contours %i" % len(contours))
for i in range(45, 0, -1):
    cv2.drawContours(img, cntsSorted[i], -1, (0, 255,0), 4)
    if (cv2.contourArea(cntsSorted[i]) > 300):
        cv2_imshow(img)

标记的正方形面积约为50。有人可以告诉我如何解决这个问题吗？

【问题讨论】：

标签： opencv detection omr

【解决方案1】：

1. 找出图像的特征。
- 对于每个频道（blue、green、red），您可以一起申请medianBlur、Canny和bitwise-or。
```
img = cv2.imread("npDro.png")
bor = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")
for chn in cv2.split(img):
    chn = cv2.medianBlur(chn, 11)
    cny = cv2.Canny(chn, 50, 200)
    bor = cv2.bitwise_or(bor, cny)
```
- 结果：（重新缩放：w/2, h/2）
- 应用medianBlur、Canny 和bitwise-or 操作不是必须做的预处理。但是，仅应用 Canny 或仅应用 MedianBlur 在此示例中没有用处。您可能会找到另一种组合。上面的代码只是一个例子。

寻找轮廓

cnt = cv2.findContours(bor.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = imutils.grab_contours(cnt)
cnt = sorted(cnt, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:4]

我对轮廓进行排序的原因是还检测到了文本值If。因此我只得到前四个正方形的轮廓。

对于每个检测到的contourdraw rectangle。

for (i, c) in enumerate(cnt):
M = cv2.moments(c)
cX = int(M["m30"] / M["m20"])
cY = int(M["m03"] / M["m02"])
cv2.rectangle(img,
              pt1=(cX-30, cY-30),
              pt2=(cX+20, cY+20),
              color=(255, 0, 0), thickness=3)

结果：

代码：

import cv2
import imutils
import numpy as np

img = cv2.imread("npDro.png")
bor = np.zeros(img.shape[:2], dtype="uint8")
for chn in cv2.split(img):
    chn = cv2.medianBlur(chn, 11)
    cny = cv2.Canny(chn, 50, 200)
    bor = cv2.bitwise_or(bor, cny)
cnt = cv2.findContours(bor.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                       cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = imutils.grab_contours(cnt)
cnt = sorted(cnt, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:4]
for (i, c) in enumerate(cnt):
    M = cv2.moments(c)
    cX = int(M["m30"] / M["m20"])
    cY = int(M["m03"] / M["m02"])
    cv2.rectangle(img,
                  pt1=(cX-30, cY-30),
                  pt2=(cX+20, cY+20),
                  color=(255, 0, 0), thickness=3)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

【讨论】：