Python - 如何检测多个缩略图的硬边并保存坐标？

Question

我们有一个扫描的白页 - A4尺寸，包含多个缩略图。 缩略图类似但不完全相同。 缩略图可以是随机顺序，而不是非常清晰的行和列。它们不是完全随机的，而是排成行，但这些行不是很准确。

1. A4页面背景颜色为白色。

2. 所有缩略图的黑色边框均为5px，边框半径为10像素 缩略图中的每个人都包含一个绿色圆圈（可能位于中心或靠近该中心的位置）。

   1。我们如何检测每个缩略图的硬边并存储坐标，以便我们裁剪缩略图以便以后处理和分析颜色？

   2. 我们如何检测中心的圆圈。我们想要分析并获取包含在该圆中的所有像素RGB值，然后计算平均RGB值。

更新

这是图片：



谢谢

Answer 1

主要想法：由于区域之间有足够的空白，因此每个区域只有render() crop。然后，对于每个区域，使用contours检测其中的圆圈。

你的形象是这样的：

找到外部轮廓并计算边界框后：

对于每个轮廓，裁剪并找到其中的hough圆圈。

注意：我不会为此问题提供我的代码。

但为您发布一些链接可能很有用。自学和做：

1. Copy shape to blank canvas (OpenCV, Python)
2. cv2.drawContours() - unfill circles inside characters (Python, OpenCV)
3. How to detect colored patches in an image using OpenCV?
4. Edge detection on colored background using OpenCV
5. How can I get the minimum enclosing circle with OPENCV?
6. How can I prepare circle path text image for OCR program?

<强>更新

要检测圆圈，您应该选择正确的参数，取决于您的源图像。



尝试！尝试！试试吧！

以下是我尝试的圆圈检测：

houghCircle