Python Opencv任意形狀目標(biāo)檢測(cè)并繪制框圖的示例分析

這篇文章主要介紹了Python Opencv任意形狀目標(biāo)檢測(cè)并繪制框圖的示例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

工作中有一次需要在簡(jiǎn)單的圖上進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，目標(biāo)的形狀不固定，并且存在一定程度上的噪聲影響，但是噪聲影響不確定。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的事情，因?yàn)閳D像并不復(fù)雜，現(xiàn)在將代碼公布如下：

import cv2


def otsu_seg(img):

  ret_th, bin_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

  return ret_th, bin_img

def find_pole(bin_img):
  img, contours, hierarchy = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  area = 0
  for i in range(len(contours)):
    area += cv2.contourArea(contours[i])
  area_mean = area / len(contours)
  mark = []
  for i in range(len(contours)):
    if cv2.contourArea(contours[i]) < area_mean:
      mark.append(i)

  return img, contours, hierarchy, mark

def draw_box(img,contours):
  img = cv2.rectangle(img,
         (contours[0][0], contours[0][1]),
         (contours[1][0], contours[1][1]),
         (255,255,255),
         3)
  return img

def main(img):
  ret, th = otsu_seg(img)
  img_new, contours, hierarchy, mark = find_pole(th)
  for i in range(len(contours)):
    if i not in mark:
      left_point = contours[i].min(axis=1).min(axis=0)
      right_point = contours[i].max(axis=1).max(axis=0)
      img = draw_box(img, (left_point, right_point))
  return img


if __name__ =="__main__":
  img = cv2.imread('G:/test.png')
  img = main(img)
  cv2.imwrite('G:/test_d.png', img)

結(jié)果圖如下：

Python的優(yōu)點(diǎn)有哪些

1、簡(jiǎn)單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語(yǔ)言相比，Python對(duì)代碼格式的要求沒(méi)有那么嚴(yán)格；2、Python屬于開(kāi)源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用；3、Python面向?qū)ο?，能夠支持面向過(guò)程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語(yǔ)言，Python寫(xiě)的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序；5、Python功能強(qiáng)大，擁有的模塊眾多，基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見(jiàn)功能。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python Opencv任意形狀目標(biāo)檢測(cè)并繪制框圖的示例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來(lái)學(xué)習(xí)!