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使用Python opencv显示识别的形状

使用Python的OpenCV库可以实现图像处理和计算机视觉任务。要显示识别的形状,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import cv2
import numpy as np
  1. 读取图像并进行形状识别:
代码语言:txt
复制
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并识别形状
for contour in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)

    # 进行多边形逼近
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.04 * perimeter, True)

    # 根据逼近的顶点数量判断形状
    if len(approx) == 3:
        shape = "三角形"
    elif len(approx) == 4:
        shape = "四边形"
    elif len(approx) == 5:
        shape = "五边形"
    else:
        shape = "其他形状"

    # 在图像上绘制轮廓和形状名称
    cv2.drawContours(image, [approx], -1, (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, shape, (approx.ravel()[0], approx.ravel()[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
  1. 显示识别的形状:
代码语言:txt
复制
# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow("Shapes Recognition", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Shapes Recognition", image)

# 等待按下任意键退出
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将读取名为"image.jpg"的图像文件,并使用Canny边缘检测和多边形逼近算法识别图像中的形状。识别的形状将在图像上用轮廓和形状名称进行绘制,并在窗口中显示出来。

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