分享两个OpenCV图像处理与分析的问题
01
问题一：寻找靶心
图一
02
问题二：寻找其中的缺失点
图二
解决方法
01
寻找靶心
仔细观察图一，可以看到两个最直接的是靶心有十字交叉线，而在OpenCV形态学处理中，支持十字交叉结构元素，所以我们可以先检测两条线，然后获取十字交叉结构，最后对结构进行轮廓分析，获取中心点，即可获得最终的靶心位置，最终寻找到的靶心位置图示如下：
获取水平与垂直线如下：
获取十字交叉线如下：
代码实现如下：
1image=cv.imread("D:/images/zsxq/cross.jpg") 2cv.imshow("input",image) 3gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) 4ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU|cv.THRESH_BINARY_INV) 5se1=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(50,1)) 6se2=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(1,50)) 7hline=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,se1) 8vline=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,se2) 9contours,hireachy=cv.findContours(hline,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 10mask=np.zeros_like(hline) 11max=-1 12index=0 13forcntinrange(len(contours)): 14x,y,w,h=cv.boundingRect(contours[cnt]) 15ifmax< w: 16 max = w 17 index = cnt 18cv.drawContours(mask, contours, index, (255), -1, 8) 19 20cv.imshow("vline", vline) 21contours, hireachy = cv.findContours(vline, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 22max = -1 23index = 0 24for cnt in range(len(contours)): 25 x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[cnt]) 26 if max < h and x < int(gray.shape[1]*0.75): 27 max = h 28 index = cnt 29 30cv.drawContours(mask, contours, index, (255), -1, 8) 31cv.imshow("mask", mask) 32 33se3 = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (13, 13)) 34mask = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, se3) 35cv.imshow("corss", mask) 36contours, hireachy = cv.findContours(mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 37for cnt in range(len(contours)): 38 x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[cnt]) 39 print(x, y, w, h) 40 cx = (x + w//2) 41 cy = (y + h//2) 42 cv.circle(image, (cx, cy), 4, (0, 0, 255), 4, 8, 0) 43cv.imshow("result", image) 44cv.imwrite("D:/find_cross.png", image) 45cv.waitKey(0) 46cv.destroyAllWindows()
02
寻找缺失
仔细观察图二，缺失是偶发情况，针对这种情况下，要完成计数与缺失位置标定！我感觉我的密集恐惧症已经开始犯了！首先需要获取这些位置，通过二值话与轮廓发现搞定，然后根据这些轮廓位置，重新绘制统一的圆形标记，轮廓发现对每个圆形标记进行上下左右位置最近领搜索，返回间隔距离，-1表示边界，根据间隔距离设置阈值查找缺失，最终运行结果如下：
从原图得到的标记图如下：
代码实现如下：
1image=cv.imread("D:/images/zsxq/zsxq_40.png")
2gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
3ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU|cv.THRESH_BINARY_INV)
4cv.imshow("binary",binary)
5contours,hireachy=cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
6mask=np.zeros_like(binary)
7forcntinrange(len(contours)):
8area=cv.contourArea(contours[cnt])
9ifarea< 50:
10 continue
11 x, y, w, h = cv.boundingRect(contours[cnt])
12 if (y + h) >(binary.shape[0]-10):
13continue
14cx=(x+w//2)
15cy=(y+h//2)
16cv.circle(mask,(cx,cy),4,(255),4,8,0)
17cv.imshow("mask",mask)
18contours,hireachy=cv.findContours(mask,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
19forcntinrange(len(contours)):
20x,y,w,h=cv.boundingRect(contours[cnt])
21cx=(x+w//2)
22cy=(y+h//2)
23left=find_neighborhood(mask,cx,cy,1)
24right=find_neighborhood(mask,cx,cy,2)
25#top=find_neighborhood(mask,cx,cy,3)
26#bottom=find_neighborhood(mask,cx,cy,4)
27ifleft==-1orright==-1:#ortop==-1orbottom==-1:
28continue
29dx=right-left
30#dy=top-bottom
31#print(dx,dy)
32ifdx>15:
33cv.circle(image,(cx+left+10,cy),4,(0,0,255),4,8,0)
34
35cv.imshow("test",image)
36cv.imwrite("D:/find_miss.png",image)
37cv.waitKey(0)
38cv.destroyAllWindows()
审核编辑：刘清
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原文标题：OpenCV二值图像分析之寻找缺失与靶心
文章出处：【微信号：CVSCHOOL，微信公众号：OpenCV学堂】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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