我希望你做得很好。我想計算給定顏色影像中的角點。就像藍色有兩種形狀，我怎樣才能找到并計算那個角點
我使用了以下代碼但它找出了形狀的角而不是顏色
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cornerpoint(img):
img = cv2.imread(img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = np.float32(gray)
dst = cv2.cornerHarris(gray,5,3,0.04)
ret, dst = cv2.threshold(dst,0.1*dst.max(),255,0)
dst = np.uint8(dst)
ret, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(dst)
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.001)
corners = cv2.cornerSubPix(gray,np.float32(centroids),(5,5),(-1,-1),criteria)
for i in range(1, len(corners)):
print(corners[i])
img[dst>0.1*dst.max()]=[0,0,0]
plt.imshow(img)
cornerpoint('/content/shapes.png')
如何繼續計算給定顏色影像中的角點？
uj5u.com熱心網友回復：
為了回答評論中提出的問題，這里是一種獲取獨特顏色串列的方法，而忽略顏色的抗鋸齒。
（您也可以使用形態學來細化彩色線條以去除抗鋸齒像素）
- 讀取輸入
- 重塑為 3 個通道的 1D 影像
- 使用 np.unique 獲取顏色和計數
- 壓縮顏色和計數
- 將 zip 放入串列
- 以相反的順序對壓縮串列進行計數
- 僅列印計數高于某個閾值的那些顏色。
- （注意：可以使用其他過濾器來檢查彼此的顏色，以確保不會太接近或去除背景顏色附近的顏色。等等）
輸入：
import cv2
import numpy as np
# read image
img = cv2.imread('colored_polygons.png')
# reshape img to 1 column of 3 colors
# -1 means figure out how big it needs to be for that dimension
img2 = img.reshape(-1,3)
# get the unique colors
colors, counts = np.unique(img2, return_counts=True, axis=0)
# zip colors, counts
unique = zip(colors,counts)
# make list of color, count
cc_list = []
for color, count in unique:
cc_list.append((color, count))
# function to define key as second element (count)
def takeSecond(elem):
return elem[1]
# sort cc_list on counts
cc_list.sort(key=takeSecond, reverse=True)
# print sorted list and threshold on count
index = 0
for item in cc_list:
color = item[0]
count = item[1]
if count > 5000:
index = 1
print("index:", index, "count:", count, "color:", color)
頂級獨特顏色串列：
index: 1 count: 428771 color: [255 255 255]
index: 2 count: 15735 color: [0 0 0]
index: 3 count: 9760 color: [ 14 127 0]
index: 4 count: 9160 color: [255 38 0]
index: 5 count: 8893 color: [ 0 0 255]
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標籤：Python opencv 图像处理 opencv-contour
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