一、思路
- 颜色识别(红色)
- 形态学去噪
- 轮廓检测
- 多边形拟合
- 透视矫正
1、颜色识别(红色)
- 颜色识别使用的通道是HSV通道。使用HSV通道识别颜色会比使用BGR通道更容易区分。
H表示Hue（色调、色相，取值：0-180），
S表示Saturation（饱和度、色彩纯净度，取值：0-255），
V表示Value（亮度，取值：0-255）
各颜色的取值范围如下：
- 可见红色的取值范围有两个，大部分情况下这两个范围刚好是互补的，可根据实际情况调整
2、形态学去噪
- 颜色识别有时候会有部分噪声被一起识别，这时候可以用形态学进行去噪。在使用cv2.morphologyEx进行形态学去噪之前，需要由cv2.getStructuringElement先定义卷积核的形状和大小。
3、轮廓检测
4、近似多边形
-
使用cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed)近似多边形，常用参数如下：
- epsilon：近似结果的精度。这是原曲线和其近似曲线之间的最大距离。epsilon越小，近似结果的折线形状越“接近”曲线
cv2.approxPolyDP返回近似多边形的顶点坐标，这里用范围内的值遍历epsilon精度，当返回的顶点坐标数量为4时，即为四边形。
四边形拟合完成后，对每个四边形的顶点进行排序。
5、透视矫正
- 使用cv2.warpPerspective进行透视变换之前，需要先由cv2.getPerspectiveTransform获取变换矩阵。
- 这里输入变换前四边形的顶点坐标，分别为第一个四边形的左上坐标，第四个四边形的右上坐标，第四个四边形的右下坐标，第一个四边形的左下坐标；输入变换后四边形的顶点坐标，是以第一个四边形的左上坐标延长宽和高。
二、程序
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 17 09:53:42 2024
ky_Area073.py
"""
import cv2
import numpy as np
# 可视化
def img_show(name, img):
cv2.namedWindow(name, 0)
cv2.resizeWindow(name, 1000, 500)
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
def color_warped(path):
img = cv2.imread(path)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 颜色识别(红色)，过滤红色区域
lower_red1 = np.array([0, 43, 46]) # 红色阈值下界
higher_red1 = np.array([10, 255, 255]) # 红色阈值上界
mask_red1 = cv2.inRange(hsv, lower_red1, higher_red1)
lower_red2 = np.array([156, 43, 46]) # 红色阈值下界
higher_red2 = np.array([180, 255, 255]) # 红色阈值上界
mask_red2 = cv2.inRange(hsv, lower_red2, higher_red2)
mask_red = cv2.add(mask_red1, mask_red2) # 拼接过滤后的mask
img_show('mask_red', mask_red)
# 形态学去噪，cv2.MORPH_OPEN先腐蚀再膨胀，cv2.MORPH_CLOSE先膨胀再腐蚀
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=1)
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7, 7))
mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
img_show('mask_red', mask_red)
# 轮廓检测，找出线条的轮廓
draw_cnt = img.copy()
cnts = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]
cv2.drawContours(draw_cnt, cnts, -1, (0, 255, 0), 2)
img_show('draw_cnt', draw_cnt)
# 四边形拟合，找到相应的的顶点
draw_approx = img.copy()
point1, point2 = list(), list()
for cnt in cnts:
for epsilon in range(50):
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
if len(approx) == 4:
break
cv2.polylines(draw_approx, [approx], True, (0, 0, 255), 2) # 绘制边
for i in approx:
cv2.circle(draw_approx, i[0], 6, (0, 0, 0), -1) # 绘制顶点
approx = [i[0] for i in approx.tolist()]
approx = sorted(approx, key=lambda k: k[1], reverse=False) # 按y坐标排序，升序
point1.extend(approx[:2]) # 存放上顶点坐标
point2.extend(approx[2:]) # 存放下顶点坐标
point1.sort(key=lambda k: k[0], reverse=False) # 按x坐标排序，升序
point2.sort(key=lambda k: k[0], reverse=False)
img_show('draw_approx', draw_approx)
# 透视矫正目标区域
w, h = 900, 300
rect = [point1[0], point1[-1], point2[-1], point2[0]] # 顺序为第一个四边形的左上，第四个四边形的右上，第四个四边形的右下，第一个四边形的左下
pts1 = np.array(rect, dtype="float32")
pts2 = np.array([rect[0], [rect[0][0] + w, rect[0][1]],
[rect[0][0] + w, rect[0][1] + h], [rect[0][0], rect[0][1] + h]], dtype="float32")
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2) # 变换矩阵
img_warped = cv2.warpPerspective(img, M, (1500, 500)) # 透视变换
img_show('img_warped1', img_warped)
img_warped = img_warped[rect[0][1]: rect[0][1] + h, rect[0][0]: rect[0][0] + w] # 抠出变换后的区域
img_show('img_warped2', img_warped)
if __name__ == '__main__':
path = r'D:/OpenCVpic/data/18.jpg'
color_warped(path)
cv2.destroyAllWindows()
三、运行结果
原图
拟合四边形
矫正结果
四、资料
Klein-博客：
https://blog.csdn.net/weixin_41611054/article/details/127456711
