opencv长方体检测

OpenCV提供了许多方法来检测长方体。其中一个常用的方法是使用轮廓检测和透视变换。

以下是基本步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行高斯模糊，以减少图像中的噪声。
3. 进行Canny边缘检测，以便找到图像中的边缘。
4. 使用findContours函数查找图像中的轮廓。
5. 对找到的轮廓进行筛选，只保留长方体的轮廓。可以使用approxPolyDP函数将轮廓近似为多边形，并计算多边形的边数。
6. 使用透视变换将图像投影到一个新的坐标系中，使得长方体的侧面成为一个矩形。

下面是一个基本的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('cube.jpg')

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

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 筛选长方体轮廓
for cnt in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
    if len(approx) == 4:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
        aspect_ratio = float(w) / h
        if aspect_ratio > 0.9 and aspect_ratio < 1.1:
            cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 3)
            # 透视变换
            pts1 = np.float32([approx[0], approx[1], approx[3], approx[2]])
            pts2 = np.float32([[0, 0], [500, 0], [0, 500], [500, 500]])
            M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
            result = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500))
            cv2.imshow('Result', result)
            cv2.waitKey(0)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)

这个示例将找到图像中的长方体轮廓，并使用透视变换将其投影到一个新的坐标系中。最后，它将显示原始图像和投影后的图像。