实验6、Python-OpenCV宽度测量

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一、 题目描述

测量所给图片的高度，即上下边缘间的距离。

思路：

1. 将图片进行阈值操作得到二值化图片。
2. 截取只包含上下边框的部分，以便于后续的轮廓提取
3. 轮廓检测
4. 得到结果

二、 实现过程

1.用于给图片添加中文字符

#用于给图片添加中文字符
def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  #判断是否为OpenCV图片类型
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    fontText = ImageFont.truetype(r‘C:\Windows\Fonts\simsun.ttc‘, textSize, encoding="utf-8")          ##中文字体
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontText)     #写文字
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

2.实现图片反色功能

#实现图片反色功能
def PointInvert(img):
    height, width = img.shape        #获取图片尺寸
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pi = img[i, j]
            img[i, j] = 255 - pi
    return img

4.边缘检测

# canny边缘检测
edges = cv2.Canny(th, 30, 70) 
res=PointInvert(edges)                           #颜色反转
#显示图片
cv2.imshow(‘original‘, th)                       #显示二值化后的图，主题为白色，背景为黑色 更加容易找出轮廓
key = cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
    print(key)
    cv2.destroyAllWindows()

5.轮廓操作

contours, hierarchy = cv2.findContours(th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)       #得到轮廓

cnt = contours[0]               #取出轮廓

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)         #用一个矩形将轮廓包围

img_gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_GRAY2BGR)               #将灰度转化为彩色图片方便画图

cv2.line(img_gray, (x, y), (x + w, y), (0,0,255), 2, 5)         #上边缘
cv2.line(img_gray, (x, y+h), (x + w, y+h), (0, 0, 255), 2, 5)    #下边缘

img1[80:230, 90:230] = img_gray          #用带有上下轮廓的图替换掉原图的对应部分

6.显示图片

res1=ImgText_CN(img1, ‘宽度%d‘%h, 25, 25, textColor=(0, 255, 0), textSize=30)    #绘制文字
#显示图片 
cv2.imshow(‘original‘, res1)
key = cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
    print(key)
    cv2.destroyAllWindows()

7.完整代码

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

#用于给图片添加中文字符
def ImgText_CN(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20):
    if (isinstance(img, np.ndarray)):  #判断是否为OpenCV图片类型
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    fontText = ImageFont.truetype(r‘C:\Windows\Fonts\simsun.ttc‘, textSize, encoding="utf-8")          ##中文字体
    draw.text((left, top), text, textColor, font=fontText)     #写文字
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

#实现图片反色功能
def PointInvert(img):
    height, width = img.shape        #获取图片尺寸
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            pi = img[i, j]
            img[i, j] = 255 - pi
    return img



img=cv2.imread("gongjian1.bmp",0)                #加载彩色图
img1=cv2.imread("gongjian1.bmp",1)               #加载灰度图

recimg = img[80:230, 90:230]                    #截取需要的部分
img2 = img1[80:230, 90:230]                     #截取需要的部分
ret, th = cv2.threshold(recimg, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)         #阈值操作二值化


# canny边缘检测
edges = cv2.Canny(th, 30, 70) 
res=PointInvert(edges)                           #颜色反转
#显示图片
cv2.imshow(‘original‘, th)                       #显示二值化后的图，主题为白色，背景为黑色 更加容易找出轮廓
key = cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
    print(key)
    cv2.destroyAllWindows()
    
contours, hierarchy = cv2.findContours(th, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)       #得到轮廓

cnt = contours[0]               #取出轮廓

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)         #用一个矩形将轮廓包围

img_gray = cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_GRAY2BGR)               #将灰度转化为彩色图片方便画图

cv2.line(img_gray, (x, y), (x + w, y), (0,0,255), 2, 5)         #上边缘

cv2.line(img_gray, (x, y+h), (x + w, y+h), (0, 0, 255), 2, 5)    #下边缘
img1[80:230, 90:230] = img_gray                                  #用带有上下轮廓的图替换掉原图的对应部分

res1=ImgText_CN(img1, ‘宽度%d‘%h, 25, 25, textColor=(0, 255, 0), textSize=30)    #绘制文字
#显示图片 
cv2.imshow(‘original‘, res1)
key = cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口
    print(key)
    cv2.destroyAllWindows()

三、 运行结果（效果）

四、 问题及解决方法

红色轮廓没有显示，解决方案：将灰度图转化为彩色图

五、 实验总结

学习了OpenCV的宽度测量，遇到了作业问题自己解决了，锻炼了自己的能力。

实验6、Python-OpenCV宽度测量

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shinebay/p/12950462.html