饮料瓶形状检测和识别的代码

饮料瓶形状检测和识别可以通过以下步骤实现：

1. 图像预处理：将RGB图像转化为灰度图像，并进行高斯滤波和边缘检测。

2. 轮廓检测：通过cv2.findContours()函数来检测图像中的轮廓。

3. 轮廓筛选：通过计算轮廓面积和轮廓周长来筛选出符合条件的轮廓。

4. 矩形框定位：对筛选后的轮廓进行矩形框定位，得到饮料瓶的位置和大小。

5. 形状识别：通过计算矩形框的长宽比和轮廓周长与面积的比值来判断饮料瓶的形状。

以下是Python实现的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('bottle.jpg')

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

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

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 轮廓筛选
for c in contours:
    # 计算轮廓面积和周长
    area = cv2.contourArea(c)
    perimeter = cv2.arcLength(c, True)
    
    # 筛选条件
    if area > 1000 and perimeter > 100:
        # 矩形框定位
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        
        # 计算长宽比和周长与面积的比值
        aspect_ratio = float(w) / h
        circularity = 4 * 3.14 * area / (perimeter ** 2)
        
        # 形状识别
        if aspect_ratio > 0.9 and aspect_ratio < 1.1 and circularity > 0.7:
            print('圆形饮料瓶')
        elif aspect_ratio > 1.3 and circularity > 0.6:
            print('长方形饮料瓶')
        else:
            print('未知形状')
            
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用cv2.imread()函数读取图像，然后对图像进行灰度化、高斯滤波和边缘检测。

通过cv2.findContours()函数检测轮廓，并通过计算轮廓面积和周长来筛选符合条件的轮廓。然后对筛选后的轮廓进行矩形框定位，得到饮料瓶的位置和大小。

最后，通过计算矩形框的长宽比和轮廓周长与面积的比值来判断饮料瓶的形状，输出形状的判断结果。并将结果显示在原图上。