python - 从黑白图像中获取矩形的角

Question

假设我们有以下黑白图像 ( image.png)：

OpenCV2我们使用以下代码加载图像：

import cv2
img = cv2.imread('image.png')

我们如何检测图像中所有白色矩形的角？我们可以假设所有矩形都平行于图像的角。

这种情况下的结果应为以下形式（res[0]左矩形和res[1]右矩形）：

res = [
    [
        (20, 30), # upper left
        (40, 30), # upper right
        (20, 80), # bottom left
        (40, 80)  # bottom right
    ],
    [
        (100, 20), # upper left
        (140, 20), # upper right
        (100, 70), # bottom left
        (140, 70)  # bottom right
    ]
]

标签： pythonopencv

Answer 1

有几种可能：

• “ Harris Corner Detector”擅长寻找角落 - 见这里
• 你可以使用 OpenCV 的findContours()
• 你可以使用“Hit-or-Miss” 形态来寻找角落
• 您可以将图像与内核卷积并查找特定的输出

所以，看看最后一个选项，如果我们在图像上滑动一个 2x2 像素内核，并将内核下面的每个元素乘以 1，然后将它们加在一起，然后找到总和达到 255 的所有像素，那将是一个 2x2 的正方形，其中只有一个像素是白色的 - 那是一个角落：

import cv2
import numpy as np

# Load image as greyscale
im = cv2.imread('tZHHE.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Make a 2x2 kernel of ones
kernel = np.ones((2,2), dtype=np.uint8)

# Convolve the image with the kernel
res = cv2.filter2D(im.astype(np.int16), -1, kernel)

# Get coordinates of points where the sum of the 2x2 window comes to 255
corners = np.where(res==255)

样本输出

(array([101, 101, 118, 118, 166, 166, 174, 174]),
 array([274, 307, 117, 134, 274, 307, 117, 134]))

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查看“Hit-or-Miss”形态学方法，我将直接在终端中使用ImageMagick执行此操作，但您也可以使用其他 Python 库同样执行此操作：

magick tZHHE.png -alpha off -morphology HMT Corners result.png

与往常一样，我要感谢 Anthony Thyssen 提供的上面链接的ImageMagick示例。我们正在寻找具有“Hit-or-Miss”形态的这些特定形状：

关键词：Python、OpenCV、图像处理、卷积、角点检测、角点检测器、角点检测、ImageMagick Hit-or-Miss 形态学。