我使用OpenCV阅读了这张图片:
我检测其中对象的边界并显示图片:
这是我的代码:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
im=cv2.imread('db/4.jpg')
#mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
imgray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh=cv2.threshold(imgray,242,245,235)
contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(im,contours,-1,(0,255,0),3)
cv2.imshow("GL",im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
我想做什么:
我希望4个像素的坐标属于其中一个轮廓,并且:
请注意,我的代码中变量的轮廓数量可能因我读取的图片而异。
答案 0 :(得分:2)
您可以将所有轮廓堆叠到一个数组green
中并搜索最小/最大x / y值:
green = np.vstack(contours).reshape((-1, 2))
print "Min X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min()), :]
print "Man X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max()), :]
print "Min Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min()), :]
print "Man Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max()), :]
请注意,特别是对于矩形,有多个像素符合您的要求,因为它们与x或y轴的距离相等。
这是"四"的可视化。像素:
生成PyLab代码:
pl.imshow(im)
pl.gca().autoscale(False)
minX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min())
maxX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max())
minY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min())
maxY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max())
pl.plot(green[minX, 0], green[minX, 1], 'ro')
pl.plot(green[maxX, 0], green[maxX, 1], 'go')
pl.plot(green[minY, 0], green[minY, 1], 'bo')
pl.plot(green[maxY, 0], green[maxY, 1], 'yo')