python的opencv形状识别代码

以下是一个使用Python和OpenCV进行形状识别的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def get_shape_name(approx):
    # 获取多边形的顶点数
    sides = len(approx)
    
    if sides == 3:
        return 'Triangle'
    elif sides == 4:
        # 获取矩形的宽高比
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(approx)
        aspect_ratio = float(w) / h
        
        if aspect_ratio >= 0.95 and aspect_ratio <= 1.05:
            return 'Square'
        else:
            return 'Rectangle'
    elif sides == 5:
        return 'Pentagon'
    elif sides == 6:
        return 'Hexagon'
    else:
        return 'Other'

# 读取图像
image = cv2.imread('shapes.jpg')

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

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

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

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 进行多边形逼近
    epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
    
    # 获取形状名称
    shape_name = get_shape_name(approx)
    
    # 绘制轮廓和形状名称
    cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)
    x = approx.ravel()[0]
    y = approx.ravel()[1] - 10
    cv2.putText(image, shape_name, (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Shape Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，此示例代码需要将待识别形状的图像保存为名为"shapes.jpg"的文件，并与代码文件位于同一目录下。代码将读取图像并将其转换为灰度图像，然后使用Canny边缘检测算法进行边缘检测。接下来，寻找轮廓，并对每个轮廓进行多边形逼近。根据逼近得到的顶点数，确定形状的名称，并在图像上绘制轮廓和形状名称。

请根据实际情况进行适当调整和优化代码。