效果
上图中, 完整的标记点一共有4个,
在一起的3个标记点, 是红色;
顶部的单独标记点是蓝色
思路
每一个细节都有很多的步骤, 先说一个大致的思路
识别标记点思路
1-查找轮廓
注意, 我们要让轮廓包含最全的信息, 所以这里使用的是 Imgproc.RETR_TREE
Imgproc.findContours(binary, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());
2-提取轮廓数据, 宽高, 中心点, 面积, 旋转角度, 最小外接矩形
{ w: 54, h: 54, cx: 460, cy: 555, area: 2671, angle: 0, boundingRect: { x: 433, y: 528, tl: '{"x":433.0,"y":528.0}', br: '{"x":488.0,"y":583.0}', }, },
3-标记点特征
第一: 子轮廓至少两个;
第二: 宽高比例在1.3以内, 这样就认为是一个正方形
第三: 轮廓拟合多边形后, 如果是四边形, 就认为是四边形, 是不是废话Y(^_^)Y;
第四: 二值化之后, 同一个二维码的标记点, 同行或同列的标记点, 中间的黑色点至少占三成;
为了更精确, 还可以添加更多的特征, 不止以上四个;
let config = { minimumNumberOfSubContours: 2, longShortAxisRatio: 1.3, maximumNumberOfContourPoints: 4, blackRatioBetweenTwoEyes: 0.3, };
识别标记点效果
绿色方框代码如下
Imgproc.drawContours(src1, eyes, -1, Scalar(0, 255, 0, 255), thickness, 8);
记点分类
图中识别了四个标记点, 但是我们想要的只是中间二维码的三个标记点, 如何对标记点分类?
我们只识别图片最中间的二维码.
思路
获取最中心的标记点
1- 计算横排最多有多少个标记点
2- 计算纵列最多有多少个标记点
3- 横排最多就用横排, 纵列多就用纵列
4- 如果横排比纵列的标记点多, 那么标记点按横坐标排序
5- 取排序后的标记点数组, 中间的值
function getCenterEye(eyes) { let len = eyes.length; return eyes[Math.floor(len / 2)]; }
比较定位点之间的黑色占比
其他定位点, 统一和中心的定位点对比
function classifyEyes(img, eyes) { sortEyes(eyes); let centerEye = getCenterEye(eyes); let classA = [centerEye]; let classB = []; var len = eyes.length; for (var i = 0; i < len; i++) { let eye = eyes[i]; if (eye.num == centerEye.num) { continue; } let ratio = getsTheRatioOfBlackAndWhiteBetweenTwoEyes(img, eye, centerEye); if (ratio > config.blackRatioBetweenTwoEyes) { classA.push(eye); } else { classB.push(eye); } } return { classA: classA, classB: classB, }; }
计算定位点黑色占比前, 需要二值化图片
let imgGray = images.grayscale(img); let imgThreshold = images.adaptiveThreshold(imgGray, 255, "MEAN_C", "BINARY", 21, 7);
找色的时候, 又要把二值图改为rgb图
imgThreshold = images.cvtColor(oldImgThreshold, "GRAY2RGBA");
到了这一步, 定位点就区分开了, 我们把定位点绘制出来
for (var i = 0; i < len; i++) { let eye = classA[i]; Imgproc.rectangle( img.mat, new Point(eye.boundingRect.tl.x, eye.boundingRect.tl.y), new Point(eye.boundingRect.br.x, eye.boundingRect.br.y), new Scalar(0, 0, 255, 255), 6 ); let text_size = Imgproc.getTextSize("" + eye.num, fontFace, fontScale, thickness, null); Imgproc.putText( img.mat, "" + eye.num, Point(eye.cx - text_size.width / 2, eye.h / 4 + eye.boundingRect.br.y + text_size.height), fontFace, fontScale, new Scalar(0, 0, 255, 255), thickness ); }
提高二维码识别率第一步: 标记定位点, 大功告成^o^y
名人名言
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