Question

我的图像上没有几个绿色条。但是其中之一很特别，因为它与蓝色形状相连。我想在特殊的绿色条周围使用minAreaRect（）绘制一个边界框。

到目前为止，我已经可以使用minAreaRect（）在所有绿色条周围绘制边界框。但是，为了过滤绿色条并仅采用特殊的条，我需要确定哪个框包含蓝色像素。

为此，我想检查每个框内的每个像素，以检查哪个包含蓝色像素。有什么方法可以识别边界框内像素的像素坐标。还是有更好的方法？

import cv2 as cv
import numpy as np

# Load the aerial image and convert to HSV colourspace
image = cv.imread("1.png")
image1 = image
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)

# Define lower and uppper limits of the color blue
low_blue = np.array([94, 80, 2])
high_blue = np.array([126, 255, 255])

# Mask image to only select blues
mask1 = cv.inRange(hsv, low_blue, high_blue)

# Change image to green where we found blue
image[mask1 > 0] = (0, 130, 0)


blurred_frame = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
hsv = cv.cvtColor(blurred_frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
low_green = np.array([25, 52, 72])
high_green = np.array([102, 255, 255])
mask = cv.inRange(hsv, low_green, high_green)
_, contours, _ = cv.findContours(mask, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_NONE)
image[mask1 > 0] = (255, 0, 0)

for contour in contours:

    rect = cv.minAreaRect(contour)
    box = cv.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    Cx = rect[0][0]
    Cy = rect[0][1]

    cv.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow("Frame", image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

这是输入图像

https://ibb.co/h9cv4DN

这是预期的输出（边框用紫色表示）

https://ibb.co/8Mq6Mwt

Answer 1

此答案将查看图像中的所有绿色条。它会检查绿色条是否也包含蓝色。

saveToGoogleSheet () {
  const scriptURL = 'https://script.google.com/macros/s/.../exec'
  fetch(scriptURL, {method: 'POST', body: JSON.stringify(this.feedbackData)})
    .then(response => console.log('Success!', response))
    .catch(error => console.error('Error!', error.message))
}

如何在OpenCV中使用minAreaRect（）绘制的边界框内的像素-python

1 个答案: