python 检测四边形顶点 代码

时间: 2023-05-25 07:06:14 浏览: 57
以下是Python代码,可以检测四边形顶点并将其可视化。 ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('image.png') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 轮廓检测 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True) # 如果轮廓有四个点,我们将其视为四边形 if len(approx) == 4: # 画出四边形 cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 0, 255), 2) # 画出每个顶点 for point in approx: x, y = point[0] cv2.circle(image, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('image', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在代码中,我们首先加载图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Canny边缘检测算法来查找图像中的边缘。接下来,我们使用findContours函数查找图像中的所有轮廓。 对于每个找到的轮廓,我们使用approxPolyDP函数来近似该轮廓。如果该轮廓近似为四个点,我们将其视为四边形。然后,我们在图像中绘制该四边形,并使用圆圈表示每个四边形的顶点。 最后,我们显示包含四边形和顶点的图像并等待按键。

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以下是一个示例代码,使用OpenCV库实现了检测四边形并确定其面积和顶点的功能。在代码中,假设要检测的四边形颜色为绿色(0,255,0)。你可以根据自己的需求修改颜色值和其他参数。 python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg") # 转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设置绿色的颜色范围 lower_green = np.array([0, 50, 50]) upper_green = np.array([70, 255, 255]) # 根据颜色范围提取绿色区域的二值图像 mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green) # 使用Canny边缘检测算法 edges = cv2.Canny(mask, 100, 200) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 迭代所有轮廓,找到近似四边形 for cnt in contours: approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01*cv2.arcLength(cnt,True),True) if len(approx) == 4: # 在原图上画出四边形 cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2) # 确定四边形的面积和顶点 area = cv2.contourArea(approx) top_left = tuple(approx[approx[:,:,0].argmin()][0]) top_right = tuple(approx[approx[:,:,0].argmax()][0]) bottom_left = tuple(approx[approx[:,:,1].argmin()][0]) bottom_right = tuple(approx[approx[:,:,1].argmax()][0]) # 在图像中画出顶点 cv2.circle(img, top_left, 3, (0, 0, 255), -1) cv2.circle(img, top_right, 3, (0, 0, 255), -1) cv2.circle(img, bottom_left, 3, (0, 0, 255), -1) cv2.circle(img, bottom_right, 3, (0, 0, 255), -1) # 在图像中显示面积 cv2.putText(img, "{:.2f}".format(area), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow("image", img) # 等待按键 cv2.waitKey(0) # 释放窗口 cv2.destroyAllWindows() 注意:本代码仅提供参考和学习,对于实际应用场景需要根据具体的情况进行修改和优化。
以下是判断坐标点是否在四边形内的 Python 代码: python def is_inside_quad(x, y, quad): """ 判断坐标点是否在四边形内 参数: x: 待判断的点的横坐标 y: 待判断的点的纵坐标 quad: 四边形的四个顶点坐标,格式为 [(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)] 返回值: 如果点在四边形内,返回 True,否则返回 False """ # 计算四边形边向量及法向量 vectors = [] norms = [] for i in range(len(quad)): j = (i + 1) % len(quad) vector = (quad[j][0] - quad[i][0], quad[j][1] - quad[i][1]) vectors.append(vector) norms.append((vector[1], -vector[0])) # 判断点是否在四边形内 for i in range(len(norms)): vector = (x - quad[i][0], y - quad[i][1]) if vectors[i][0] * vector[1] - vectors[i][1] * vector[0] < 0: return False if norms[i][0] * vector[1] - norms[i][1] * vector[0] < 0: return False return True 使用示例: python # 定义四边形的四个顶点坐标 quad = [(1, 1), (5, 2), (6, 6), (2, 5)] # 判断点 (3, 3) 是否在四边形内 print(is_inside_quad(3, 3, quad)) # 输出 True # 判断点 (4, 4) 是否在四边形内 print(is_inside_quad(4, 4, quad)) # 输出 True # 判断点 (6, 3) 是否在四边形内 print(is_inside_quad(6, 3, quad)) # 输出 False # 判断点 (0, 0) 是否在四边形内 print(is_inside_quad(0, 0, quad)) # 输出 False 注意:这只是一个简单的实现,如果四边形是凸多边形或带孔多边形,可能需要使用更复杂的算法来判断点是否在多边形内。
由于四边形网格剖分算法有很多种不同的实现方式,以下代码只是其中一种可能的实现,仅供参考。 输入:一个四边形网格的顶点坐标数组 vertices,每个四边形的顶点编号数组 indices,以及期望的网格尺寸 gridSize。 输出:一个新的顶点坐标数组 newVertices 和索引数组 newIndices,分别对应剖分后的三角形网格。 python import numpy as np def quad_mesh_split(vertices, indices, gridSize): # 将四边形网格转换为三角形网格 triangles = [] for i in range(len(indices)): if i % 2 == 0: # 第偶数个四边形 triangles.append((indices[i], indices[i+1], indices[i+2])) triangles.append((indices[i], indices[i+2], indices[i+3])) else: # 第奇数个四边形 triangles.append((indices[i], indices[i+1], indices[i+3])) triangles.append((indices[i+1], indices[i+2], indices[i+3])) newVertices = vertices.copy() newIndices = [] # 按照行列顺序遍历网格 rows = int(np.ceil((vertices[:,1].max() - vertices[:,1].min()) / gridSize)) cols = int(np.ceil((vertices[:,0].max() - vertices[:,0].min()) / gridSize)) for i in range(rows): for j in range(cols): # 计算当前格子的四个顶点编号 v1 = len(newVertices) v2 = v1 + 1 v3 = v1 + 2 v4 = v1 + 3 # 计算当前格子的四个顶点坐标 x1 = vertices[:,0].min() + j * gridSize y1 = vertices[:,1].min() + i * gridSize newVertices = np.vstack((newVertices, [x1, y1])) x2 = x1 + gridSize y2 = y1 newVertices = np.vstack((newVertices, [x2, y2])) x3 = x2 y3 = y2 + gridSize newVertices = np.vstack((newVertices, [x3, y3])) x4 = x1 y4 = y3 newVertices = np.vstack((newVertices, [x4, y4])) # 将当前格子的四边形分割成两个三角形 newIndices.append((v1, v2, v3)) newIndices.append((v1, v3, v4)) return newVertices, newIndices 注意,上述代码中的四边形网格顶点顺序是按照顺时针方向排列的。如果输入的顶点顺序是逆时针方向的,则需要先将其转换为顺时针方向,否则会导致剖分结果不正确。
Python实现扫描线填充算法绘制平行四边形的步骤如下: 1. 导入所需的库,例如matplotlib和numpy。 2. 创建一个空的画布,并设置画布的大小。 3. 定义平行四边形的四个顶点坐标。 4. 计算平行四边形的边界框的最小和最大Y坐标值。 5. 遍历从最小Y坐标到最大Y坐标的每一行像素。 6. 对于每一行像素,计算与平行四边形的相交线段。 7. 遍历每个相交线段的起始和结束点。 8. 用matplotlib的plot函数绘制相交线段。 9. 在最后一步中,使用matplotlib的fill_between函数填充平行四边形的内部区域。 下面是一个简单的Python代码示例来实现这个算法: python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个空的画布 fig, ax = plt.subplots() ax.set_aspect('equal') # 定义平行四边形的四个顶点坐标 vertices = np.array([[1, 1], [4, 2], [3, 5], [0, 4]]) # 计算平行四边形的边界框的最小和最大Y坐标值 min_y = int(np.min(vertices[:, 1])) max_y = int(np.max(vertices[:, 1])) # 遍历从最小Y坐标到最大Y坐标的每一行像素 for y in range(min_y, max_y+1): # 存储与平行四边形的相交线段的起始和结束点 intersections = [] # 计算与平行四边形的相交线段 for i in range(4): x1, y1 = vertices[i] x2, y2 = vertices[(i+1) % 4] if y1 <= y <= y2 or y2 <= y <= y1: intersections.append((x1 + (y - y1) * (x2 - x1) / (y2 - y1), y)) # 遍历每个相交线段的起始和结束点 for i in range(0, len(intersections), 2): x1, y1 = intersections[i] x2, y2 = intersections[i+1] # 绘制相交线段 ax.plot([x1, x2], [y, y], color='black') # 填充平行四边形的内部区域 ax.fill_betweenx([y], *sorted([x1, x2]), color='blue') # 显示结果 plt.show() 这段代码会在画布上绘制一个平行四边形,并使用扫描线填充算法对平行四边形进行填充。
你可以使用 OpenCV 库中的函数来实现这个功能。首先,你需要读取图像并显示它。然后,你可以使用鼠标事件来选择四边形的顶点。一旦你选择了四个顶点,你可以使用透视变换来校正图像。以下是一个示例代码: python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', img) # 定义鼠标事件回调函数 def select_points(event, x, y, flags, params): # 如果鼠标左键按下 if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 将当前点添加到顶点列表中 pts.append((x, y)) # 在图像上绘制一个圆圈表示当前点 cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1) # 如果已经选择了四个顶点 if len(pts) == 4: # 定义透视变换的源点和目标点 src = np.float32(pts) dst = np.float32([[0, 0], [500, 0], [500, 500], [0, 500]]) # 计算透视变换矩阵 M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst) # 应用透视变换 warped = cv2.warpPerspective(img, M, (500, 500)) # 显示校正后的图像 cv2.imshow('Warped Image', warped) # 创建一个空的顶点列表 pts = [] # 注册鼠标事件回调函数 cv2.setMouseCallback('Original Image', select_points) # 等待用户按下 ESC 键退出程序 while True: if cv2.waitKey(0) == 27: break # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() 在这个示例代码中,我们首先读取图像并显示它。然后,我们定义一个鼠标事件回调函数,该函数会在用户选择四个顶点时被调用。在回调函数中,我们将当前点添加到顶点列表中,并在图像上绘制一个圆圈表示当前点。如果已经选择了四个顶点,我们就计算透视变换矩阵并应用它来校正图像。最后,我们显示校正后的图像,并等待用户按下 ESC 键退出程序。

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