opencv-python实际演练(二）军棋自动裁判（4）棋子图像提取算法的改进

引子

在文章《opencv-python实际演练(二）军棋自动裁判（1）棋子图像采集设备DIY》介绍了棋子图像采集设备的制作过程。

在文章《opencv-python实际演练(二）军棋自动裁判（3）棋子图像采集设备的改进》对图像采集设备进行了改进。

在实验中发现了一种情形，就是有些棋子上的文字比较靠近边缘，按照以前的算法不能有效地提取目标区域

问题描述

当棋子上的文字比较靠近边缘，采集到的原始图像如下：

边缘检测的结果如下：

从上图可以看出棋子“连长”的轮廓的下边已经向内凹陷，这会导致轮廓的面积变小，在以前的算法中就不能正常的提取这个棋子的图像。改进思路

1 从硬件入手，保证棋子上的文字不要靠近边缘，但如果某些棋子在生产过程中有了偏差，要在采集设备上着手，比较难办

2 从软件着手，整个轮廓还是比较清楚的，只是边上向内凹陷或断裂。这时可以采用求出这个轮廓的外接矩形，并结合面积大小进行判断。

改进部分如下：

 else:#尝试计算外接矩形,当棋子上的笔画确到了外边缘，会造成外轮廓不再是矩形，面积缩小，这时尝试用外接矩形来包住这种外轮廓print("try boundingRect")             x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)if w*h > Config.min_area:                approxBox = [[x,y],[x+w,y],[x+w,y+h],[x,y+h]]                approxBox = np.int0(approxBox)                return approxBox else:print("It is too small ,need not to find boundingBox,idx = %d area=%f"%(idx, theArea))return None

改进后的提取效果如下：

完整的python代码

#coding:utf-8
#将两个棋子的内容从棋子图像采集器中提取出来，供下一步的文本识别使用import cv2
import numpy as np
import math#配置数据
class Config:def __init__(self):pass#src = "photo1.jpg"src = "camera/piece1.png"resizeRate = 0.5min_area = 30000min_contours = 8threshold_thresh = 180epsilon_start = 10epsilon_step = 5'''
对坐标点进行排序
@return     [top-left, top-right, bottom-right, bottom-left]
'''
def order_points(pts):# initialzie a list of coordinates that will be ordered# such that the first entry in the list is the top-left,# the second entry is the top-right, the third is the# bottom-right, and the fourth is the bottom-leftrect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")# the top-left point will have the smallest sum, whereas# the bottom-right point will have the largest sums = pts.sum(axis=1)rect[0] = pts[np.argmin(s)]rect[2] = pts[np.argmax(s)]# now, compute the difference between the points, the# top-right point will have the smallest difference,# whereas the bottom-left will have the largest differencediff = np.diff(pts, axis=1)rect[1] = pts[np.argmin(diff)]rect[3] = pts[np.argmax(diff)]# return the ordered coordinatesreturn rect# 求两点间的距离
def point_distance(a,b):return int(np.sqrt(np.sum(np.square(a - b))))# 找出外接四边形, c是轮廓的坐标数组
def boundingBox(idx,c,image):if len(c) < Config.min_contours:print("the contours length is  less than %d ,need not to find boundingBox,idx = %d "%(Config.min_contours,idx)) return Noneepsilon = Config.epsilon_startwhile True:approxBox = cv2.approxPolyDP(c,epsilon,True)#显示拟合的多边形#cv2.polylines(image, [approxBox], True, (0, 255, 0), 2)#cv2.imshow("image", image)        if (len(approxBox) < 4):print("the approxBox edge count %d is  less than 4 ,need not to find boundingBox,idx = %d "%(len(approxBox),idx)) return None#求出拟合得到的多边形的面积theArea = math.fabs(cv2.contourArea(approxBox))#输出拟合信息print("contour idx: %d ,contour_len: %d ,epsilon: %d ,approx_len: %d ,approx_area: %s"%(idx,len(c),epsilon,len(approxBox),theArea))if theArea > Config.min_area:if (len(approxBox) > 4):# epsilon 增长一个步长值epsilon += Config.epsilon_step               continueelse: #approx的长度为4，表明已经拟合成矩形了                #转换成4*2的数组approxBox = approxBox.reshape((4, 2))                            return approxBox                else:#尝试计算外接矩形,当棋子上的笔画确到了外边缘，会造成外轮廓不再是矩形，面积缩小，这时尝试用外接矩形来包住这种外轮廓print("try boundingRect")             x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)if w*h > Config.min_area:                approxBox = [[x,y],[x+w,y],[x+w,y+h],[x,y+h]]                approxBox = np.int0(approxBox)                return approxBox else:print("It is too small ,need not to find boundingBox,idx = %d area=%f"%(idx, theArea))return None#提取目标区域
def pickOut():# 开始图像处理，读取图片文件image = cv2.imread(Config.src)#print(image.shape)#获取原始图像的大小srcHeight,srcWidth ,channels = image.shape#对原始图像进行缩放#image= cv2.resize(image,(int(srcWidth*Config.resizeRate),int(srcHeight*Config.resizeRate))) #cv2.imshow("image", image)#转成灰度图gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #cv2.imshow("gray", gray)# 中值滤波平滑，消除噪声# 当图片缩小后，中值滤波的孔径也要相应的缩小，否则会将有效的轮廓擦除binary = cv2.medianBlur(gray,7)#binary = cv2.medianBlur(gray,3)  #转换为二值图像ret, binary = cv2.threshold(binary, Config.threshold_thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)#显示转换后的二值图像#cv2.imshow("binary", binary)# 进行2次腐蚀操作（erosion）# 腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素，可以将断开的线段连接起来binary = cv2.erode (binary, None, iterations = 2)#显示腐蚀后的图像#cv2.imshow("erode", binary)# canny 边缘检测binary = cv2.Canny(binary, 0, 60, apertureSize = 3)#显示边缘检测的结果cv2.imshow("Canny", binary)# 提取轮廓contours,_ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 输出轮廓数目print("the count of contours is  %d \n"%(len(contours)))#显示轮廓#cv2.drawContours(image,contours,-1,(0,0,255),1)#cv2.imshow("image", image)#针对每个轮廓，拟合外接四边形,如果成功，则将该区域切割出来，作透视变换，并保存为图片文件for idx,c in enumerate(contours):approxBox = boundingBox(idx,c,image)if approxBox is None: print("\n")continue#显示拟合结果#cv2.polylines(image, [approxBox], True, (0, 0, 255), 2)#cv2.imshow("image", image)# 待切割区域的原始位置，# approxPolygon 点重排序, [top-left, top-right, bottom-right, bottom-left]src_rect = order_points(approxBox)  print("src_rect：\n",src_rect)        # 获取最小矩形包络rect = cv2.minAreaRect(approxBox)box = cv2.boxPoints(rect)box = np.int0(box)box = box.reshape(4,2)box = order_points(box)print("boundingBox：\n",box)         w,h = point_distance(box[0],box[1]), point_distance(box[1],box[2])print("w = %d ,h= %d "%(w,h))# 生成透视变换的目标区域dst_rect = np.array([[0, 0],[w - 1, 0],[w - 1, h - 1],[0, h - 1]],dtype="float32")# 得到透视变换矩阵M = cv2.getPerspectiveTransform(src_rect, dst_rect)#得到透视变换后的图像#warped = cv2.warpPerspective(image, M, (w, h))warped = cv2.warpPerspective(gray, M, (w, h))#将变换后的结果图像写入png文件cv2.imwrite("output/piece%d.png"%idx, warped, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])print("\n")print('over')
#-----------------------------------------------------------------------------------------------#准备捕捉摄像头内容
camera = cv2.VideoCapture(0)print('press s to pickout,q to quit')picIdx = 0
while True:success, frame = camera.read()cv2.imshow('MyCamera',frame)userInput = cv2.waitKey(10) & 0xffif userInput == ord('q'):breakif userInput == ord('s'):print('save pic')Config.src = "camera/pic%d.png"%picIdxcv2.imwrite(Config.src, frame, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])pickOut()

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