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