怎么用opencv判断多种颜色小球的形状及位置

这篇文章主要介绍了怎么用OpenCV判断多种颜色小球的形状及位置的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么用opencv判断多种颜色小球的形状及位置文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、opencv是什么？

OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.

二、使用步骤

1.引入库

代码如下：

import cv2import numpy as np

2.设置颜色阈值

代码如下：

#颜色阈值low_red = np.array([100, 100, 60])up_red = np.array([180, 255, 255])low_green = np.array([35, 43, 46])up_green = np.array([77, 255, 255])low_blue = np.array([90, 110, 110])up_blue = np.array([124, 255, 255])#记录形状xz = {}

字典xz是待会记录形状用的

3.对图片进行加载和处理

代码如下：

if __name__ == '__main__':    image = cv2.imread('img_1.png')#读取图像    image = cv2.resize(image, (500, 500))#重新裁剪图像    #image = cv2.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)#高斯滤波    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)    color_read(hsv, image)#处理图片的函数    cv2.imshow('image', image)    cv2.waiTKEy(0)    cv2.destroyAllwindows()

4.处理图片的函数

代码如下：

def color_read(hsv, image):    global xz    blue = get_image(hsv, low_blue, up_blue)#使用获取颜色空间的函数进行颜色获取三种颜色    red = get_image(hsv, low_red, up_red)    green = get_image(hsv, low_green, up_green)    mask = blue + red + green    #寻找图像的轮廓    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]    print('cnts:', len(cnts))    ##先判断形状再画轮廓    for cnt in cnts:        area = cv2.contourArea(cnt)#计算轮廓的面积        print('area:', area)        if area > 1000:            epsilon = 0.04 * cv2.arcLength(cnt, True)#计算轮廓长度            approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)#计算轮廓角点            corners = len(approx)            print(corners)            #根据角点的个数判断形状            if corners == 3:                a = '三角形'                b = approx[0][0][0]  # 根据三角形的角点判断位置                xz[a] = b                area, trgl = cv2.minEnclosingTriangle(cnt)#寻找三角形的轮廓                # 绘制三角形轮廓                for i in range(0, 3):                    cv2.line(image, tuple(trgl[i][0]), tuple(trgl[(i + 1) % 3][0]), (0, 255, 0), 2)            elif corners == 4:                a = '矩形'                b = approx[0][0][0]                xz[a] = b                x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)#寻找矩形轮廓                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)#绘制矩形轮廓                            else:            #圆形这里是处理的不好的地方所以我没有用变量x1和z，因为画出来的轮廓有点大                a = '圆'                b = approx[0][0][0]                xz[a] = b                ((x1, y1), z) = cv2.minEnclosinGCircle(cnt)#寻找圆形轮廓                x1 = int(x1)                y1 = int(y1)                z = int(z)                cv2.circle(image, (150, y1), 60, (0, 255, 0), 2)#绘制圆形轮廓

5.获取颜色空间函数

代码如下：

#获取图像hsv的方法def get_image(hsv, low, up):    mask = cv2.inRange(hsv, low, up)#获取色彩空间    mask = cv2.erode(mask, None, 2)#腐蚀操作    mask = cv2.dilate(mask, None, 2)#膨胀操作    return mask

6.完整代码

#获取图像hsv的方法import cv2import numpy as np#颜色阈值low_red = np.array([100, 100, 60])up_red = np.array([180, 255, 255])low_green = np.array([35, 43, 46])up_green = np.array([77, 255, 255])low_blue = np.array([90, 110, 110])up_blue = np.array([124, 255, 255])#记录形状xz = {}#获取图像hsv的方法def get_image(hsv, low, up):    mask = cv2.inRange(hsv, low, up)#获取色彩空间    mask = cv2.erode(mask, None, 2)#腐蚀操作    mask = cv2.dilate(mask, None, 2)#膨胀操作    return mask#获取轮廓def color_read(hsv, image):    global xz    blue = get_image(hsv, low_blue, up_blue)#使用获取颜色空间的函数进行颜色获取三种颜色    red = get_image(hsv, low_red, up_red)    green = get_image(hsv, low_green, up_green)    mask = blue + red + green    #寻找图像的轮廓    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]    print('cnts:', len(cnts))    ##先判断形状再画轮廓    for cnt in cnts:        area = cv2.contourArea(cnt)#计算轮廓的面积        print('area:', area)        if area > 1000:            epsilon = 0.04 * cv2.arcLength(cnt, True)#计算轮廓长度            approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)#计算轮廓角点            corners = len(approx)            print(corners)            #根据角点的个数判断形状            if corners == 3:                a = '三角形'                b = approx[0][0][0]  # 根据三角形的角点判断位置                xz[a] = b                area, trgl = cv2.minEnclosingTriangle(cnt)#寻找三角形的轮廓                # 绘制三角形轮廓                for i in range(0, 3):                    cv2.line(image, tuple(trgl[i][0]), tuple(trgl[(i + 1) % 3][0]), (0, 255, 0), 2)            elif corners == 4:                a = '矩形'                b = approx[0][0][0]                xz[a] = b                x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)#寻找矩形轮廓                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)#绘制矩形轮廓            else:                a = '圆'                b = approx[0][0][0]                xz[a] = b                ((x1, y1), z) = cv2.minEnclosingCircle(cnt)#寻找圆形轮廓                x1 = int(x1)                y1 = int(y1)                z = int(z)                cv2.circle(image, (150, y1), 60, (0, 255, 0), 2)#绘制圆形轮廓if __name__ == '__main__':    image = cv2.imread('img_1.png')#读取图像    image = cv2.resize(image, (500, 500))#重新裁剪图像    #image = cv2.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)#高斯滤波    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)    color_read(hsv, image)#处理图片的函数    cv2.imshow('image', image)    cv2.waitKey(0)    cv2.destroyAllWindows()    #对拿到的小球字典位置数据进行处理    xz[min(xz, key=xz.get)] = 1    xz[max(xz, key=xz.get)] = 3    xz[max(xz, key=xz.get)] = 2    xz = sorted(xz.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)    xz = dict(xz)    print(xz)

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