python3+openCV 获取图片中文本区域的最小外接矩形实例
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!
print("thresh =",thresh)
coords = np.column_stack(np.where(thresh > 0))//获取thresh二值灰度图片中的白色文字区域的点
print("coords =",coords)
min_rect = cv2.minAreaRect(coords)//由点集获取最小矩形(包含中心坐标点、宽和高、偏转角度)
print("min_rec =",min_rect)
box = cv2.boxPoints(min_rect)//获取最小矩形的4个顶点坐标。
但是通过一下这个绘制矩形函数,画出来上述的最小矩形与文字区域偏差很大,但是获取到的偏转角度是对的。
不明白他们什么关系啊?
# 根据四点画原矩形
def drawRect(img, pt1, pt2, pt3, pt4, color, lineWidth):
cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt2), color, lineWidth)
cv2.line(img, tuple(pt2), tuple(pt3), color, lineWidth)
cv2.line(img, tuple(pt3), tuple(pt4), color, lineWidth)
cv2.line(img, tuple(pt1), tuple(pt4), color, lineWidth)
有哪路朋友路过,帮一下忙,给指点一二,多谢朋友
附实验问题截图:
补充知识:opencv2 3.2 类中实现提取蓝天颜色
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!
#include<iostream>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
class ColorDetector{
private:
int maxDist; //最小差距
Vec3b target ; //目标颜色
Mat result;
public:
ColorDetector():maxDist(100),target(0,0,0)
{
}
void setColorDistanceThreshold(int distance) //设置颜色差距的阈值
{
if(distance<0)
distance=0;
maxDist=distance;
}
int getColorDistanceThreshold() const //取得颜色差距的阈值
{
return maxDist;
}
void setTargetColor(uchar blue,uchar green,uchar red) //设置需要检测的颜色
{
target=Vec3b(blue,green,red);
}
void setTargetColor(Vec3b color)
{
target=color;
}
Vec3b getTargetColor() const
{
return target;
}
Mat process(const cv::Mat &image) ;
int getDistance(const Vec3b &color) ;
};
Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image)
{
result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
Mat_<Vec3b>::const_iterator it=image.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::const_iterator itend=image.end<Vec3b>();
Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();
for ( ; it!= itend; ++it, ++itout)
{
if (getDistance(*it)<maxDist)
{
*itout=255;
}
else
{
*itout=0;
}
}
return result;
}
int ColorDetector::getDistance(const Vec3b &color)
{
return abs(color[0]-target[0])+
abs(color[1]-target[1])+
abs(color[2]-target[2]);
}
void main()
{
ColorDetector cdetect;
Mat img=imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\工作\\testp\\boldt.jpg");
if(img.empty())
return;
cdetect.setTargetColor(230,190,130);
imshow("original",img);
imshow("result",cdetect.process(img));
waitKey(0);
}
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