En este artículo, aprenderemos cómo encontrar las coordenadas de contornos con la ayuda de OpenCV. Los contornos se definen como la línea que une todos los puntos a lo largo del límite de una imagen que tienen la misma intensidad. Los contornos son útiles en el análisis de formas, en encontrar el tamaño del objeto de interés y en la detección de objetos.
Usaremos la findContour()función OpenCV que ayuda a extraer los contornos de la imagen.
Enfoque:
las coordenadas de cada vértice de un contorno están ocultas en el propio contorno. En este enfoque, usaremos la biblioteca numpy para convertir todas las coordenadas de un contorno en una array lineal. Esta array lineal contendría las coordenadas x e y de cada contorno. El punto clave aquí es que la primera coordenada en la array siempre sería la coordenada del vértice superior y, por lo tanto, podría ayudar en la detección de la orientación de una imagen.
En el siguiente código, usaremos una imagen llamada ‘test.jpg’ para encontrar contornos e imprimir las coordenadas de los vértices en la imagen misma.
# Python code to find the co-ordinates of
# the contours detected in an image.
import numpy as np
import cv2
# Reading image
font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX
img2 = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# Reading same image in another
# variable and converting to gray scale.
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Converting image to a binary image
# ( black and white only image).
_, threshold = cv2.threshold(img, 110, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Detecting contours in image.
contours, _= cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Going through every contours found in the image.
for cnt in contours :
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.009 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
# draws boundary of contours.
cv2.drawContours(img2, [approx], 0, (0, 0, 255), 5)
# Used to flatted the array containing
# the co-ordinates of the vertices.
n = approx.ravel()
i = 0
for j in n :
if(i % 2 == 0):
x = n[i]
y = n[i + 1]
# String containing the co-ordinates.
string = str(x) + " " + str(y)
if(i == 0):
# text on topmost co-ordinate.
cv2.putText(img2, "Arrow tip", (x, y),
font, 0.5, (255, 0, 0))
else:
# text on remaining co-ordinates.
cv2.putText(img2, string, (x, y),
font, 0.5, (0, 255, 0))
i = i + 1
# Showing the final image.
cv2.imshow('image2', img2)
# Exiting the window if 'q' is pressed on the keyboard.
if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):
cv2.destroyAllWindows()
Imagen de entrada:
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