python正方形角点提取
时间: 2023-08-15 16:14:33 浏览: 63
要提取正方形的角点,可以使用OpenCV库中的角点检测算法。其中,Harris角点检测是一种常用的方法。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Harris角点检测算法检测角点
corners = cv2.cornerHarris(gray, blockSize=2, ksize=3, k=0.04)
# 对角点进行阈值处理
threshold = 0.01 * corners.max()
corner_image = image.copy()
corner_image[corners > threshold] = [0, 0, 255] # 标记角点为红色
# 显示结果
cv2.imshow('Corners', corner_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,使用`cv2.cornerHarris()`函数对灰度图像进行角点检测。通过调整`blockSize`、`ksize`和`k`参数,可以对算法进行细节调整。最后,根据角点的强度阈值将角点标记为红色,并显示结果图像。
请注意,这只是一个示例代码,具体的实现可能会根据你的需求有所调整。
相关问题
python提取二维码轮廓正方形
要提取二维码的轮廓正方形,可以使用Python中的OpenCV库。具体步骤如下:
1.读取图片并转换为灰度图像。
2.使用边缘检测算法(如Canny算法)检测图像的边缘。
3.使用霍夫变换(Hough Transform)检测直线。
4.筛选出直线中与图片边缘平行的线段。
5.计算所有平行线段之间的交点,得到四个点。
6.将四个点按照顺序连接起来,得到二维码的轮廓正方形。
下面是示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('qrcode.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, cv2.cv2.PI / 180, 200)
# 筛选直线
horizontal_lines = []
for line in lines:
rho, theta = line[0]
if abs(theta - cv2.cv2.PI / 2) < 0.1:
horizontal_lines.append(line)
# 计算交点
points = []
for i in range(len(horizontal_lines)):
for j in range(i + 1, len(horizontal_lines)):
rho1, theta1 = horizontal_lines[i][0]
rho2, theta2 = horizontal_lines[j][0]
A = [[np.cos(theta1), np.sin(theta1)], [np.cos(theta2), np.sin(theta2)]]
b = [[rho1], [rho2]]
x0, y0 = np.linalg.solve(A, b)
points.append((int(x0), int(y0)))
# 排序点
x_mean = np.mean([p[0] for p in points])
y_mean = np.mean([p[1] for p in points])
points_sorted = sorted(points, key=lambda p: (np.arctan2(p[1]-y_mean, p[0]-x_mean), p[0]**2+p[1]**2))
# 画出轮廓正方形
for i in range(4):
cv2.line(img, points_sorted[i], points_sorted[(i+1)%4], (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`qrcode.jpg`是待提取轮廓的二维码图片。运行后会在图片上画出轮廓正方形,显示出来。
python代码实现图片二维码三个角点坐标的提取
您可以使用Python中的OpenCV库来实现这个功能。以下是一个示例代码,它可以读取一张二维码图片并提取出其三个角点的坐标:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('qrcode.png')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 查找正方形轮廓
squares = []
for contour in contours:
approx = cv2.approxPolyDP(contour, cv2.arcLength(contour, True) * 0.02, True)
if len(approx) == 4 and cv2.isContourConvex(approx):
area = cv2.contourArea(approx)
if 1000 < area < 100000:
squares.append(approx)
# 提取角点坐标
for square in squares:
for i in range(4):
x, y = square[i][0]
print('Corner', i, 'at (', x, ',', y, ')')
```
请注意,这只是一个示例代码,可能无法处理所有类型的二维码图像。如果您需要更复杂的功能,请考虑使用更高级的算法或库。