OPENCV几何中心距判断十字路口
时间: 2023-09-18 18:14:25 浏览: 44
要判断一个图像中是否存在十字路口,可以使用OpenCV计算几何中心距。
首先,将图像转换为灰度图像,并使用Canny算法进行边缘检测。然后,使用HoughLines函数检测图像中的所有直线,并将它们绘制在一个新的图像上。
接下来,使用findContours函数查找所有的轮廓,并使用approxPolyDP函数将它们近似为多边形。然后,对每个多边形使用moments函数计算几何中心距,并根据中心距的值确定是否存在十字路口。
具体实现步骤如下:
1. 将图像转换为灰度图像
```python
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2. 使用Canny算法进行边缘检测
```python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
```
3. 使用HoughLines函数检测图像中的所有直线,并将它们绘制在一个新的图像上
```python
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)
for line in lines:
rho, theta = line[0]
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho
y0 = b * rho
x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
y1 = int(y0 + 1000 * (a))
x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
y2 = int(y0 - 1000 * (a))
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
```
4. 使用findContours函数查找所有的轮廓,并使用approxPolyDP函数将它们近似为多边形
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
if len(approx) == 4:
cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
```
5. 对每个多边形使用moments函数计算几何中心距,并根据中心距的值确定是否存在十字路口
```python
for cnt in contours:
M = cv2.moments(cnt)
if M['m00'] != 0:
cx = int(M['m10'] / M['m00'])
cy = int(M['m01'] / M['m00'])
cv2.circle(img, (cx, cy), 7, (255, 0, 0), -1)
if M['mu20'] + M['mu02'] > 10000:
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)
```
在上述代码中,cx和cy表示多边形的几何中心点,而mu20和mu02分别表示多边形的二阶矩和零阶矩。如果mu20 + mu02的值大于某个阈值,则判断该多边形为十字路口。
希望这个解答对你有所帮助!
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