在opencv-python中检测星形答案

【问题标题】：Detect star shape in opencv-python在opencv-python中检测星形
【发布时间】：2015-12-10 13:35:53
【问题描述】：

我需要检测形状并计算图像中每个形状的出现次数。我最初检测轮廓并对其进行近似，并计算每个轮廓中存在的顶点。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<len(counter):
   print a[i],b[i]
   i = i + 1

我的代码无法检测这张图片中的星星：

我应该对代码进行哪些更改？

【问题讨论】：

从（密集或稀疏）轮廓，尝试 matchShape 函数：docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/…
您可以使用 circarity 来检测形状：(4*pi*area) / (perimeter^2)。例如，星形的圆形度在 0.25 左右

标签： python opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

对我有用的是在形状周长上的面积平方根之间进行比较。一颗星星大约是 0.145（+/- .0015，因为有些边缘没有完美地出现）。六边形为 0.255，三角形为 0.21，正方形为 0.247，五边形为 0.250。

圆度也确实有效（三角形在 0.26 到 0.27 之间），并且它的区别类似（六边形为 0.83，三角形为 0.55-.56，正方形为 0.77，以及 0.78五角大楼）

下面是它的 C++ 代码（我这里的 PC 上没有 python，但思路是一样的）：

#include "stdafx.h"
#include <opencv/cxcore.h>
#include <opencv2\core\mat.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <opencv/cxcore.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

RNG rngee(12345);

int main() {
    Mat im = imread("C:/this/is.a/path/image.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    Mat imgrey = im.clone();
    cvtColor(im, imgrey, CV_RGB2GRAY);
    vector<vector<Point> > imContours;
    vector<Vec4i> hierarchy;

    double divMaxSize = 0.175, divMinSize = 0.125;

   namedWindow("Image", CV_WINDOW_NORMAL| CV_WINDOW_KEEPRATIO | CV_GUI_EXPANDED);

   threshold(imgrey, imgrey, 100, 255, 0);

   findContours(imgrey, imContours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0) );

    for (int i=0; i < imContours.size(); i++) {
         Scalar color = Scalar( rngee.uniform(0, 255), rngee.uniform(0,255), rngee.uniform(0,255) );
         cout << "sqrt(Area)/arcLength = " << sqrt(contourArea(imContours[i]))/arcLength(imContours[i], true ) << endl;
         if(sqrt(contourArea(imContours[i]))/arcLength(imContours[i], true ) < divMaxSize && sqrt(contourArea(imContours[i]))/arcLength( imContours[i], true ) > divMinSize) 
         {
             drawContours(im, imContours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point() ); 
             cout << "I'm a star!" << endl;
         }
        imshow("Image", im);
        waitKey(0);
    }
    imshow("Image", im);
    waitKey(0);

}

两种方式 - 使用循环或我的 sqrt(area)/arclength 方法 - 结果：

【讨论】：