import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
cv2.imshow("original",o)
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
area,trgl=cv2.minEnclosingTriangle(contours[i])#计算最小三角形包围框
print("area=",area)
print("trgl:",trgl)
for i in range(0,3):
cv2.line(o,tuple(trgl[i][0]),tuple(trgl[(i + 1)%3][0]),(255,255,255),2)#绘制最小三角形包围框
cv2.imshow("result",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
area= 14663.580078125 trgl: [[[173. -28.444445]] [[173. 147.5 ]] [[339.6842 64.1579 ]]]
算法:最小三角形包围框是计算包围指定轮廓点集的最小外包三角形的面积和三个顶点。
retval, triangle=cv2.minEnclosingTriangle(points)
img=cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType]])
文献:O'Rourke, J., Aggarwal, A., Maddila, S., & Baldwin, M. (1986). An optimal algorithm for finding minimal enclosing triangles. Journal of Algorithms, 7(2), 258-269.
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