图像中不规则物体的长轴与短轴：OpenCV实现指南-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图像中不规则物体的长轴与短轴：OpenCV实现指南。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.首先，读取图像并将其转换为灰度图像。

2.进行图像预处理，包括使用高斯模糊和阈值化，以便更好地处理图像。

3.通过使用OpenCV的cv2.findContours()函数，找到图像中的所有轮廓。

4.遍历所有轮廓，如果轮廓点的数量大于等于5个，则将这个轮廓拟合为一个椭圆。

5.如果成功拟合出椭圆，则获取椭圆的中心坐标、长轴长度、短轴长度和旋转角度。

6.使用计算得到的椭圆信息，计算出长轴和短轴的端点坐标。

7.使用OpenCV的cv2.ellipse()函数在原始图像上绘制椭圆，并使用cv2.circle()函数在图像上绘制长轴和短轴的四个端点，并分别用红色和蓝色表示。

8.最后，显示带有椭圆和端点的图像，等待用户按下任意键后关闭显示窗口。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-608822.html

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("XXX.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
blur = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

ellipse = None
for contour in contours:
    if len(contour) >= 5:
        ellipse = cv2.fitEllipse(contour)
        break

if ellipse is not None:
    center, axes, angle = ellipse
    major_axis, minor_axis = axes
    angle_rad = np.deg2rad(angle)
    cos_angle = np.cos(angle_rad)
    sin_angle = np.sin(angle_rad)

    # 长轴端点坐标
    x1 = int(center[0] + major_axis / 2 * cos_angle)
    y1 = int(center[1] - major_axis / 2 * sin_angle)
    x2 = int(center[0] - major_axis / 2 * cos_angle)
    y2 = int(center[1] + major_axis / 2 * sin_angle)

    # 短轴端点坐标
    x3 = int(center[0] + minor_axis / 2 * sin_angle)
    y3 = int(center[1] + minor_axis / 2 * cos_angle)
    x4 = int(center[0] - minor_axis / 2 * sin_angle)
    y4 = int(center[1] - minor_axis / 2 * cos_angle)

    # 在图像上绘制椭圆及长轴和短轴的端点
    image_with_ellipse = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    cv2.ellipse(image_with_ellipse, ellipse, (0, 255, 0), 2)
    cv2.circle(image_with_ellipse, (x1, y1), 5, (0, 0, 255), -1)  # 长轴端点用红色标记
    cv2.circle(image_with_ellipse, (x2, y2), 5, (0, 0, 255), -1)  # 长轴端点用红色标记
    cv2.circle(image_with_ellipse, (x3, y3), 5, (255, 0, 0), -1)  # 短轴端点用蓝色标记
    cv2.circle(image_with_ellipse, (x4, y4), 5, (255, 0, 0), -1)  # 短轴端点用蓝色标记

    # 显示图像
    cv2.imshow("Image with Ellipse and Axes", image_with_ellipse)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("No ellipse found.")