目录

• 一、opencv是什么？
• 二、使用步骤
• 1.引入库
• 2.设置颜色阈值
• 3.对图片进行加载和处理
• 4.处理图片的函数
• 5.获取颜色空间函数
• 6.运行效果
• 7.完整代码
• 总结

一、opencv是什么？

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

二、使用步骤

1.引入库

代码如下：

import cv
import numpy as np

2.设置颜色阈值

代码如下：

#颜色阈值
low_red = np.array([, 100, 60])
up_red = np.array([, 255, 255])
low_green = np.array([, 43, 46])
up_green = np.array([, 255, 255])
low_blue = np.array([, 110, 110])
up_blue = np.array([, 255, 255])
#记录形状
xz = {}

字典xz是待会记录形状用的

3.对图片进行加载和处理

代码如下：

if __name__ == '__main__':
    image = cv.imread('img_1.png')#读取图像
    image = cv.resize(image, (500, 500))#重新裁剪图像
    #image = cv.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)#高斯滤波
    hsv = cv.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    color_read(hsv, image)#处理图片的函数
    cv.imshow('image', image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

4.处理图片的函数

代码如下：

def color_read(hsv, image):
    global xz
    blue = get_image(hsv, low_blue, up_blue)#使用获取颜色空间的函数进行颜色获取三种颜色
    red = get_image(hsv, low_red, up_red)
    green = get_image(hsv, low_green, up_green)
    mask = blue + red + green
    #寻找图像的轮廓
    cnts = cv.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
    print('cnts:', len(cnts))
    ##先判断形状再画轮廓
    for cnt in cnts:
        area = cv.contourArea(cnt)#计算轮廓的面积
        print('area:', area)
        if area >:
            epsilon =.04 * cv2.arcLength(cnt, True)#计算轮廓长度
            approx = cv.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)#计算轮廓角点
            corners = len(approx)
            print(corners)
            #根据角点的个数判断形状
            if corners ==:
                a = '三角形'
                b = approx[][0][0]  # 根据三角形的角点判断位置
                xz[a] = b
                area, trgl = cv.minEnclosingTriangle(cnt)#寻找三角形的轮廓
                # 绘制三角形轮廓
                for i in range(, 3):
                    cv.line(image, tuple(trgl[i][0]), tuple(trgl[(i + 1) % 3][0]), (0, 255, 0), 2)
            elif corners ==:
                a = '矩形'
                b = approx[][0][0]
                xz[a] = b
                x, y, w, h = cv.boundingRect(cnt)#寻找矩形轮廓
                cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)#绘制矩形轮廓
                
            else:
            	#圆形这里是处理的不好的地方所以我没有用变量x和z，因为画出来的轮廓有点大
                a = '圆'
                b = approx[][0][0]
                xz[a] = b
                ((x, y1), z) = cv2.minEnclosingCircle(cnt)#寻找圆形轮廓
                x = int(x1)
                y = int(y1)
                z = int(z)
                cv.circle(image, (150, y1), 60, (0, 255, 0), 2)#绘制圆形轮廓

5.获取颜色空间函数

代码如下：

#获取图像hsv的方法
def get_image(hsv, low, up):
    mask = cv.inRange(hsv, low, up)#获取色彩空间
    mask = cv.erode(mask, None, 2)#腐蚀操作
    mask = cv.dilate(mask, None, 2)#膨胀操作
    return mask

6.运行效果

图片之前拍的不是很好所以我截成了小图，图片拍的是几何图所以效果不太好，如果是平面的可能会好一点，图二是打印字典xz的输出。

7.完整代码

#获取图像hsv的方法
import cv
import numpy as np
#颜色阈值
low_red = np.array([, 100, 60])
up_red = np.array([, 255, 255])
low_green = np.array([, 43, 46])
up_green = np.array([, 255, 255])
low_blue = np.array([, 110, 110])
up_blue = np.array([, 255, 255])
#记录形状
xz = {}

#获取图像hsv的方法
def get_image(hsv, low, up):
    mask = cv.inRange(hsv, low, up)#获取色彩空间
    mask = cv.erode(mask, None, 2)#腐蚀操作
    mask = cv.dilate(mask, None, 2)#膨胀操作
    return mask

#获取轮廓
def color_read(hsv, image):
    global xz
    blue = get_image(hsv, low_blue, up_blue)#使用获取颜色空间的函数进行颜色获取三种颜色
    red = get_image(hsv, low_red, up_red)
    green = get_image(hsv, low_green, up_green)
    mask = blue + red + green
    #寻找图像的轮廓
    cnts = cv.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
    print('cnts:', len(cnts))
    ##先判断形状再画轮廓
    for cnt in cnts:
        area = cv.contourArea(cnt)#计算轮廓的面积
        print('area:', area)
        if area >:
            epsilon =.04 * cv2.arcLength(cnt, True)#计算轮廓长度
            approx = cv.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)#计算轮廓角点
            corners = len(approx)
            print(corners)
            #根据角点的个数判断形状
            if corners ==:
                a = '三角形'
                b = approx[][0][0]  # 根据三角形的角点判断位置
                xz[a] = b
                area, trgl = cv.minEnclosingTriangle(cnt)#寻找三角形的轮廓
                # 绘制三角形轮廓
                for i in range(, 3):
                    cv.line(image, tuple(trgl[i][0]), tuple(trgl[(i + 1) % 3][0]), (0, 255, 0), 2)
            elif corners ==:
                a = '矩形'
                b = approx[][0][0]
                xz[a] = b
                x, y, w, h = cv.boundingRect(cnt)#寻找矩形轮廓
                cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)#绘制矩形轮廓

            else:
                a = '圆'
                b = approx[][0][0]
                xz[a] = b
                ((x, y1), z) = cv2.minEnclosingCircle(cnt)#寻找圆形轮廓
                x = int(x1)
                y = int(y1)
                z = int(z)
                cv.circle(image, (150, y1), 60, (0, 255, 0), 2)#绘制圆形轮廓


if __name__ == '__main__':
    image = cv.imread('img_1.png')#读取图像
    image = cv.resize(image, (500, 500))#重新裁剪图像
    #image = cv.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)#高斯滤波
    hsv = cv.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    color_read(hsv, image)#处理图片的函数
    cv.imshow('image', image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    #对拿到的小球字典位置数据进行处理
    xz[min(xz, key=xz.get)] =
    xz[max(xz, key=xz.get)] =
    xz[max(xz, key=xz.get)] =
    xz = sorted(xz.items(), key=lambda x: x[], reverse=False)
    xz = dict(xz)

    print(xz)