HoughLinesP 和findContours

HoughLinesP和findContours是计算机视觉领域中常用的图像处理算法。

HoughLinesP是一种用于检测图像中直线的算法。它基于Hough变换，通过分析图像中的边缘点来检测直线。HoughLinesP算法可以有效地检测图像中的直线段，并返回这些直线段的端点坐标。

findContours是一种用于检测图像中连通区域的算法。它可以将图像中的边缘轮廓识别为一组点，并将它们组织成一个或多个连通区域。findContours算法常用于图像分割、目标检测等任务。

这两个算法在图像处理和计算机视觉中具有广泛的应用。HoughLinesP适用于检测直线、边缘提取等任务，而findContours适用于图像分割、物体识别等任务。

相关问题

opencv python 图像处理 使用高斯滤波+cv2.adaptiveThreshold+canny算法 进行轮廓提取得到contours 在contours提取出面积不小于一定阈值threshold_area且两边接近平行于x轴、两边接近平行于y轴的矩形轮廓contour_rec 同时进行霍夫变化cv2.HoughLinesP得到直线lines 遍历lines 得到x1, y1, x2, y2 ，然后计算直线的斜率：slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001)) # 防止分母为0 通过直线的斜率筛选出相对水平与相对垂直的线：if slope > 5.5 or slope<0.17: # 如果斜率大于5.5，则认为是垂直线段 用筛选出相对水平与相对垂直的线去与对比矩形轮廓 若直线大部分与轮廓贴合 则画出该轮廓 能帮我用代码示例嘛

当然可以，以下是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 自适应阈值化
th = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(th, 30, 150)

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算轮廓面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    
    # 过滤面积小于阈值的轮廓
    if area < threshold_area:
        continue
    
    # 计算轮廓外接矩形
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    
    # 计算外接矩形的长宽
    width = rect[1][0]
    height = rect[1][1]
    
    # 过滤长宽比例不合适的矩形
    if width / height > 5 or height / width > 5:
        continue
    
    # 霍夫变换检测直线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)
    
    # 遍历直线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        
        # 计算直线斜率
        slope = abs((y2 - y1) / (x2 - x1 + 0.001))
        
        # 过滤斜率不合适的直线
        if slope > 5.5 or slope < 0.17:
            continue
        
        # 判断直线是否与矩形贴合
        if abs(y2 - y1) > abs(x2 - x1):
            # 直线接近水平，判断是否与矩形上下两条边贴合
            if abs(y1 - box[0][1]) < 10 or abs(y1 - box[1][1]) < 10:
                # 绘制矩形
                cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
                break
        else:
            # 直线接近垂直，判断是否与矩形左右两条边贴合
            if abs(x1 - box[0][0]) < 10 or abs(x1 - box[1][0]) < 10:
                # 绘制矩形
                cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
                break

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码中需要自己定义阈值`threshold_area`，表示过滤掉面积小于该值的轮廓。

请用信号分析法（不断获取图形中心点到图形边的距离）来判断是上述图形并给出实现思路和代码详解，其中只识别完整图形，残缺图形不识别（一个完整图形被另外一个完整图形遮挡，形成一个完整图形和一个缺失部分的图形）

要使用信号分析法来识别上述图形，并且只识别完整的图形，可以按照以下实现思路进行：

1. 首先，使用OpenCV库加载图像并将其转换为灰度图像。可以使用`Imgproc.cvtColor()`函数将图像转换为灰度。

2. 然后，使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。可以使用`Imgproc.Canny()`函数进行边缘检测。

3. 接下来，使用霍夫变换（Hough Transform）来检测直线和圆。可以使用`Imgproc.HoughLinesP()`函数检测直线，并使用`Imgproc.HoughCircles()`函数检测圆。

4. 对于矩形、梯形、三角形、菱形和五角星等特殊形状，可以通过分析边缘检测后的图像来判断。可以按照以下步骤进行：

a. 使用轮廓检测（Contour Detection）算法，例如`Imgproc.findContours()`函数，找到图像中的所有轮廓。

b. 对于每个轮廓，可以使用`Imgproc.approxPolyDP()`函数对轮廓进行多边形逼近，以找到最接近的多边形形状。

c. 根据逼近的多边形的边数，可以判断是矩形、梯形、三角形、菱形或五角星等形状。

d. 对于每个识别到的形状，可以计算形状的中心点，并计算中心点到形状边缘的距离。

5. 最后，根据中心点到边缘的距离进行判断和分类。根据不同图形的特点，可以设置一定的阈值范围来区分不同的图形类型。

下面是一个简化的示例代码，以识别矩形和三角形为例：

// 加载图像并进行灰度转换和边缘检测
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(inputImage, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(grayImage, edges, threshold1, threshold2);

// 轮廓检测
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_EXTERNAL, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 识别形状并计算中心点到边缘的距离
for (MatOfPoint contour : contours) {
    // 多边形逼近
    MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f();
    double epsilon = 0.02 * Imgproc.arcLength(new MatOfPoint2f(contour.toArray()), true);
    Imgproc.approxPolyDP(new MatOfPoint2f(contour.toArray()), approxCurve, epsilon, true);
    
    // 判断形状类型
    int vertices = approxCurve.total();
    if (vertices == 4) {
        // 矩形
        // 计算中心点和边缘的距离
        double distance = calculateDistance(approxCurve.toArray());
        // 判断距离是否符合矩形的特征
        if (distance < rectangleThreshold) {
            // 符合矩形条件，进行相应处理
            // ...
        }
    } else if (vertices == 3) {
        // 三角形
        // 计算中心点和边缘的距离
        double distance = calculateDistance(approxCurve.toArray());
        // 判断距离是否符合三角形的特征
        if (distance < triangleThreshold) {
            // 符合三角形条件，进行相应处理
            // ...
        }
    }
}

// 计算中心点到边缘的距离
private double calculateDistance(Point[] points) {
    double sumDistance = 0;
    for (int i = 0; i < points.length; i++) {
        Point p1 = points[i];
        Point p2 = points[(i + 1) % points.length];
        double distance = Math.sqrt(Math.pow(p2.x - p1.x, 2) + Math.pow(p2.y - p1.y, 2));
        sumDistance += distance;
    }
    double averageDistance = sumDistance / points.length;
    return averageDistance;
}

以上代码仅为示例，具体的实现细节还需要根据实际需求进行调整。另外，需要根据具体图形的特点设置相应的阈值来判断中心点到边缘的距离是否符合图形的特征。