opencv正方形识别

要识别正方形，可以使用OpenCV中的霍夫变换（Hough Transform）来检测直线。具体步骤如下：

1. 读取图像并将其转为灰度图像。

2. 对灰度图像进行边缘检测，例如使用Canny算子。

3. 进行霍夫直线变换，检测直线。

4. 对检测到的直线进行筛选，找出满足正方形条件的直线。

5. 根据直线的交点确定正方形的四个顶点。

下面是一份示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('square.png')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 找出满足正方形条件的直线
square_lines = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    if theta < np.pi / 4 or theta > np.pi * 0.75:
        square_lines.append(line)

# 求出四个顶点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 4, 0.1, 50)
corners = np.int0(corners)

# 绘制直线和顶点
for line in square_lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 255, 0), -1)

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

其中，`square.png`为待识别的正方形图像。代码运行后，会显示绘制了直线和顶点的图像。

注意，该代码只能识别边缘清晰的正方形，对于视角、光照等变化较大的情况可能无法准确识别。