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opencv简单图形数组识别

article 2025/3/30 17:19:27

使用opencv的数组排列做一些简单图形得判断（不使用轮廓命令），比如矩形，圆形，三角形，横线，竖线；
首先我们考虑从图像生成的数组进行判断，将图片转化成灰度，然后从图像不等于255的点是否连续出现入手，创建一个图片75x50（横75高50，小一点图片方便看数据），选择1px的画笔，否则容易出现误差

image2 = cv2.imread("yuan.jpg", 0) 
print("image2",image2)

用这两句命令即可打印出图片的数组，但是显示不完全，加上下面的命令使数据显示完整

import cv2
import numpy as np

np.set_printoptions(threshold=np.inf)
image2 = cv2.imread("yuan.jpg", 0) 
pixel_matrix = np.array(image2)
cv2.imshow("flower", image2)
cv2.waitKey() 
cv2.destroyAllWindows()
print("image2",pixel_matrix)

得到数组：
在这里插入图片描述
由此发现，我们得到的数组并不像预想的精确，该是一个黑色像素的地方可能连接出现好几个接近255的值，可能会影响判断。
此处也要考虑线所占的像素数，我们先预知线段的粗细，也就是每个点所占的像素点，在win自带的画图软件中，线段粗细是会显示几个像素点的（鼠标停留一下），可选择1px，这样比较不会影响识别结果，那如果我们不是自己画线段，无法预知线段的粗细，我们可以在代码里加上一句（只是线段，其他形状容易产生误差），

for i in range(0, image2.shape[0]): 
    a = 0
    for j in range(0, image2.shape[1]):
       if image2[i][j] != 255
           a = a + 1
           print(a) #如果线段的点占8px，这里会输出8次1，因为这里的break是跳出j的循环，也就是一旦进入if，这一横排就不再扫描了，而粗线横竖都占8px，所以向下还会扫到一次直到8次
           break
    if a>10:
     print("heng")
     break

这是灰度图的数组，下面我们来看二值图像的显示数组，二值图像（Binary Image）是一种特殊类型的图像，其中每个像素只有两种可能的灰度值，通常是0和255。这两个值分别代表黑色和白色，因此二值图像也被称为黑白图像或单色图像。在二值图像中，不存在灰度的中间值，只有纯黑和纯白两种颜色，使得图像具有明显的对比效果。
cv2.threshold这个命令有两个返回值1，实际使用的阈值（通常大于240就会被赋值255，但实际情况也可能被调整），2，二值化后图像，_, binary表示省略第一个返回值，第二个赋给binary
cv2.THRESH_BINARY_INV：阈值处理的模式。THRESH_BINARY_INV 表示反向二值化，即大于阈值（阈值一般为240）的像素设为0，小于等于阈值的像素设为255

_, binary = cv2.threshold(image2, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
print("binary",binary)

输出结果可以看出，经过二值反向变化，数组清晰很多，圆的顶点并非一个点而是一个线段，中部一行会只有两个点是255
在这里插入图片描述
下面我们可以根据输出数值找到各个轮廓的特征，加以判断
先将每一行255的点的个数找出来压在一个列表

list=[]
for i in range(0, binary.shape[0]):
    a = 0

    for j in range(0, binary.shape[1]):
       if binary[i][j] == 255:
           a = a + 1
    list.append(a)    
print(list)

对比几个轮廓的区别：（我这里是75x50，线条都是1px）
三角：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 27, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

圆形：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 4, 4, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 5, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

横线：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 53, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

竖线：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

矩形：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 38, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 38, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

识别图片的代码如下：

if sum(1 for x in list if x != 0) == 1:  #如果是横线则列表里只有一个数字遍历列表 my_list 中的每个元素 x。如果元素 x 不等于 0（即 x != 0），则生成一个 1。
    print("heng")
s=sum(1 for x in list if x == 2) #如果是矩形算出列表里多少个2
print(sum(1 for x in list if x == 2))
for i in range(0,len(list)):
    if list[i] == 1 and list[i + 1] == 1: #竖线的话会连续出现1
        print("shu")
        break
    elif list[i] == 2 and list[i - 1] == 1: #三角形1，2连续出现
        print("Triangle")
        break
    elif list[i]==2 and list[i-1]==list[i+s] and list[i-1]-list[i]>3:  #矩形连续2的两头的数字相等，s为2的个数也就是连续出现2的左边的数字
        print("Rectangle")
        break
    elif list[i]==2 and list[i-1]-list[i]<3:
        print("Circle")
        break