检测4个感兴趣的像素
检测4个感兴趣的像素
提问于 2015-02-24 11:39:28
我用OpenCV看了这张照片：
我检测到里面的对象的边界，并显示图片：
这是我的代码：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
im=cv2.imread('db/4.jpg')
#mask=np.zeros(img.shape[:2],np.uint8)
imgray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh=cv2.threshold(imgray,242,245,235)
contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv2.drawContours(im,contours,-1,(0,255,0),3)
cv2.imshow("GL",im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()我想做的是：
我想拥有属于其中一个等高线的4个像素的坐标，并且：
- 第一个是X轴的壁橱
- 第二种是X轴上的最低价。
- 第三个是Y轴的壁橱。
- 第四条是Y轴上最薄的
请注意，我的代码中等高线变量的数量可能会根据所读图片的不同而有所不同。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-02-24 12:05:20
可以将所有等高线叠加到一个数组green中，并搜索最小/最大值x/y值：
green = np.vstack(contours).reshape((-1, 2))
print "Min X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min()), :]
print "Man X:", green[np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max()), :]
print "Min Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min()), :]
print "Man Y:", green[np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max()), :]请注意，特别是对于矩形，有多个像素满足您的要求，因为它们与x或y轴的距离相等。
以下是“四个”像素的可视化：
生成PyLab代码：
pl.imshow(im)
pl.gca().autoscale(False)
minX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].min())
maxX = np.where(green[:, 0] == green[:, 0].max())
minY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].min())
maxY = np.where(green[:, 1] == green[:, 1].max())
pl.plot(green[minX, 0], green[minX, 1], 'ro')
pl.plot(green[maxX, 0], green[maxX, 1], 'go')
pl.plot(green[minY, 0], green[minY, 1], 'bo')
pl.plot(green[maxY, 0], green[maxY, 1], 'yo')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/28704766
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