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Python+Opencv实现物体尺寸测量的方法详解

作者:夏天是冰红茶

这篇文章主要为大家详细介绍了Python+Opencv如何实现物体尺寸测量的功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

1、效果展示

我们将以两种方式来展示我们这个项目的效果。

下面这是视频的实时检测,我分别用了盒子和盖子来检测,按理来说效果不应该怎么差的,但我实在没有找到合适的背景与物体。且我的摄像头使用的是外设,我不得不手持,所以存在一点点的抖动,但我可以保证,它是缺少了适合检测物体与背景。

我使用手机拍了一张照片并经过了ps修改了背景,效果不错。

2、项目介绍

本项目中,我将选用A4纸张为背景,找到放在该区域中对象的长、宽。打印出相关的数值。

3、项目搭建

所有的资源,你都可以在我的GitHub上找到,我将在末尾附上链接

4、utils.py文件代码展示与讲解

在项目当中,我将引入utils,而utils是适用于在我们项目中所写的的文件。有了对它的理解能帮助我们更好的理解本项目,所以我觉得有必要在此叙述一番。

import cv2
import numpy as np
 
 
def getContours(img, cThr=[100, 100], showCanny=False, minArea=1000, filter=0, draw=False):
    imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 1)
    imgCanny = cv2.Canny(imgBlur, cThr[0], cThr[1])
    kernel = np.ones((5, 5))
    imgDial = cv2.dilate(imgCanny, kernel, iterations=3)
    imgThre = cv2.erode(imgDial, kernel, iterations=2)
    if showCanny: cv2.imshow('Canny', imgThre)
    contours, hiearchy = cv2.findContours(imgThre, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    finalCountours = []
    for i in contours:
        area = cv2.contourArea(i)
        if area > minArea:
            peri = cv2.arcLength(i, True)
            approx = cv2.approxPolyDP(i, 0.02 * peri, True)
            bbox = cv2.boundingRect(approx)
            if filter > 0:
                if len(approx) == filter:
                    finalCountours.append([len(approx), area, approx, bbox, i])
            else:
                finalCountours.append([len(approx), area, approx, bbox, i])
    finalCountours = sorted(finalCountours, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    if draw:
        for con in finalCountours:
            cv2.drawContours(img, con[4], -1, (0, 0, 255), 3)
    return img, finalCountours
 
 
def reorder(myPoints):
    # print(myPoints.shape)
    myPointsNew = np.zeros_like(myPoints)
    myPoints = myPoints.reshape((4, 2))
    add = myPoints.sum(1)
    myPointsNew[0] = myPoints[np.argmin(add)]
    myPointsNew[3] = myPoints[np.argmax(add)]
    diff = np.diff(myPoints, axis=1)
    myPointsNew[1] = myPoints[np.argmin(diff)]
    myPointsNew[2] = myPoints[np.argmax(diff)]
    return myPointsNew
 
 
def warpImg(img, points, w, h, pad=20):
    # print(points)
    points = reorder(points)
    pts1 = np.float32(points)
    pts2 = np.float32([[0, 0], [w, 0], [0, h], [w, h]])
    matrix = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
    imgWarp = cv2.warpPerspective(img, matrix, (w, h))
    imgWarp = imgWarp[pad:imgWarp.shape[0] - pad, pad:imgWarp.shape[1] - pad]
    return imgWarp
 
 
def findDis(pts1, pts2):
    return ((pts2[0] - pts1[0]) ** 2 + (pts2[1] - pts1[1]) ** 2) ** 0.5

接下来,我将按照惯例讲解,我们就以每个函数的意义来讲。

1.getContours()函数,曾在我以前的博客中出现过。正如它的命名,我们是为了得到轮廓。将原始图像依次经过这些转化:灰度图像、高斯模糊、canny检测边缘、膨胀、侵蚀等。 cv2.findContours()从图像ROI中提取轮廓,然后在整个图像上下文中分析轮廓,参数cv2.RETR_EXTERNAL将会获取外部边缘;                    

cv2.contourArea()计算轮廓面积;

cv2.contourArea()计算轮廓周长或曲线长度;

cv2.approxPolyDP()以指定精度近似多边形曲线;

cv2.boundingRect()函数计算并返回指定点集或灰度图像非零像素的最小右上边界矩形;

之后用finalCountours这个空列表来接受我们需要用到的信息,再对其轮廓的大小进行排序,因为我们需要的是最大的边界框。                                                    

cv2.drawContours()绘制轮廓轮廓或填充轮廓,最后返回img, finalCountours。

2.reorder函数,myPointsNew = np.zeros_like(myPoints),返回与myPoints具有相同形状和类型的零数组,在打印了myPoints.shape,它所返回的值是(4,1,2),不难理解,4指的是四个点,2指的是x,y,我们不需要中间的1,所以要对其进行重塑。np.argmin返回沿轴的最小值的索引,np.argmax返回沿轴的最大值的索引。所以此函数的作用是将顺序改为最下面的顺序。

4.warpImg()函数,其实就是透视变换,详细的函数可以回头复习一下Opencv的文档,我在此不做多的讲述。

5.findDis()函数我们用一张图来解释,个人手绘:

5、项目代码展示与讲解

import cv2
import utils
 
###################################
webcam = False
path = '1.png'
cap = cv2.VideoCapture(1)
cap.set(10, 160)
cap.set(3, 1920)
cap.set(4, 1080)
scale = 3
wP = 210 * scale
hP = 297 * scale
###################################
 
while True:
    if webcam:
        success, img = cap.read()
    else:
        img = cv2.imread(path)
 
    imgContours, conts = utils.getContours(img, minArea=50000, filter=4)
    if len(conts) != 0:
        biggest = conts[0][2]
        # print(biggest)
        imgWarp = utils.warpImg(img, biggest, wP, hP)
        imgContours2, conts2 = utils.getContours(imgWarp,
                                                 minArea=2000, filter=4,
                                                 cThr=[50, 50], draw=False)
        if len(conts) != 0:
            for obj in conts2:
                cv2.polylines(imgContours2, [obj[2]], True, (0, 255, 0), 2)
                nPoints = utils.reorder(obj[2])
                nW = round((utils.findDis(nPoints[0][0] // scale, nPoints[1][0] // scale) / 10), 1)
                nH = round((utils.findDis(nPoints[0][0] // scale, nPoints[2][0] // scale) / 10), 1)
                cv2.arrowedLine(imgContours2, (nPoints[0][0][0], nPoints[0][0][1]),
                                (nPoints[1][0][0], nPoints[1][0][1]),
                                (255, 0, 255), 3, 8, 0, 0.05)
                cv2.arrowedLine(imgContours2, (nPoints[0][0][0], nPoints[0][0][1]),
                                (nPoints[2][0][0], nPoints[2][0][1]),
                                (255, 0, 255), 3, 8, 0, 0.05)
                x, y, w, h = obj[3]
                cv2.putText(imgContours2, '{}cm'.format(nW), (x + 30, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.5,
                            (255, 0, 255), 2)
                cv2.putText(imgContours2, '{}cm'.format(nH), (x - 70, y + h // 2), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 1.5,
                            (255, 0, 255), 2)
        cv2.imshow('A4', imgContours2)
 
    img = cv2.resize(img, (0, 0), None, 0.5, 0.5)
    cv2.imshow('Original', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27:
        break

那么,本项目的代码我看了一下,将utils.py文件看懂之后,不难理解,所以本项目我就不仔细讲解了。

6、项目资源

GitHub

7、项目总结

本项目主要是运用了之前扫描文档的思想,以A4纸为背景,检测其中区域的物体长和宽。我的摄像头无法固定,所以是手持的,且由于我在寝室里面是真的没有找到合适的测量物体以及背景色(全是米色或原木色的)。所以效果有所欠缺,但经过ps修改的图片,检测的效果还是很不错的。

以上就是Python+Opencv实现物体尺寸测量的方法详解的详细内容,更多关于Python Opencv物体尺寸测量的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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