01

問題一：尋找靶心

圖一

02

問題二：尋找其中的缺失點

圖二

解決方法

01

尋找靶心

仔細(xì)觀察圖一，可以看到兩個最直接的是靶心有十字交叉線，而在OpenCV形態(tài)學(xué)處理中，支持十字交叉結(jié)構(gòu)元素，所以我們可以先檢測兩條線，然后獲取十字交叉結(jié)構(gòu)，最后對結(jié)構(gòu)進(jìn)行輪廓分析，獲取中心點，即可獲得最終的靶心位置，最終尋找到的靶心位置圖示如下：

獲取水平與垂直線如下：

獲取十字交叉線如下：

代碼實現(xiàn)如下：

 1image=cv.imread("D:/images/zsxq/cross.jpg")
 2cv.imshow("input",image)
 3gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 4ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU|cv.THRESH_BINARY_INV)
 5se1=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(50,1))
 6se2=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS,(1,50))
 7hline=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,se1)
 8vline=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,se2)
 9contours,hireachy=cv.findContours(hline,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
10mask=np.zeros_like(hline)
11max=-1
12index=0
13forcntinrange(len(contours)):
14x,y,w,h=cv.boundingRect(contours[cnt])
15ifmax

	

	02

	尋找缺失

	仔細(xì)觀察圖二，缺失是偶發(fā)情況，針對這種情況下，要完成計數(shù)與缺失位置標(biāo)定！我感覺我的密集恐懼癥已經(jīng)開始犯了！首先需要獲取這些位置，通過二值話與輪廓發(fā)現(xiàn)搞定，然后根據(jù)這些輪廓位置，重新繪制統(tǒng)一的圓形標(biāo)記，輪廓發(fā)現(xiàn)對每個圓形標(biāo)記進(jìn)行上下左右位置最近領(lǐng)搜索，返回間隔距離，-1表示邊界，根據(jù)間隔距離設(shè)置閾值查找缺失，最終運行結(jié)果如下：

	

	從原圖得到的標(biāo)記圖如下：

	

	代碼實現(xiàn)如下：

	
 1image=cv.imread("D:/images/zsxq/zsxq_40.png")
 2gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
 3ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_OTSU|cv.THRESH_BINARY_INV)
 4cv.imshow("binary",binary)
 5contours,hireachy=cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 6mask=np.zeros_like(binary)
 7forcntinrange(len(contours)):
 8area=cv.contourArea(contours[cnt])
 9ifarea(binary.shape[0]-10):
13continue
14cx=(x+w//2)
15cy=(y+h//2)
16cv.circle(mask,(cx,cy),4,(255),4,8,0)
17cv.imshow("mask",mask)
18contours,hireachy=cv.findContours(mask,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
19forcntinrange(len(contours)):
20x,y,w,h=cv.boundingRect(contours[cnt])
21cx=(x+w//2)
22cy=(y+h//2)
23left=find_neighborhood(mask,cx,cy,1)
24right=find_neighborhood(mask,cx,cy,2)
25#top=find_neighborhood(mask,cx,cy,3)
26#bottom=find_neighborhood(mask,cx,cy,4)
27ifleft==-1orright==-1:#ortop==-1orbottom==-1:
28continue
29dx=right-left
30#dy=top-bottom
31#print(dx,dy)
32ifdx>15:
33cv.circle(image,(cx+left+10,cy),4,(0,0,255),4,8,0)
34
35cv.imshow("test",image)
36cv.imwrite("D:/find_miss.png",image)
37cv.waitKey(0)
38cv.destroyAllWindows()

	

	

	審核編輯：劉清