opencv裁剪图片_前端智能化实践—

导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。

本文要介绍的是我在前端智能化的实践：通过计算机视觉技术实现自动提取图片中的UI样式的能力。

具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。

样式提取方案

本文基于OpenCV-Python实现图像的样式检测，主要分为三步：1. 从图片检测并分离组件区域；2. 基于组件区域进行形状检测；3. 对符合规则形状的组件进行样式计算。

1. 从图片分离组件区域

组件区域分离主要是通过图像分割算法，识别组件区域(前景)和背景区域，本文主要从用户框选操作上考虑，采用了可交互可迭代的Grab Cut算法。Grab cut 算法允许用户框选作为前景输入，利用混合高斯模型GMM，找到前景和背景的最佳分割路径，具体可参考文章：图像分割——Grab Cut算法

如上图，通过调用OpenCV的cv2.grabCut方法时，我们将组件前景框(x, y, width, height)作为方法入参，识别出的组件像素被存储在mask遮罩。

代码实现

def extract(img, rect):    """输入框选区，输出GrabCut遮罩"""    x, y, w, h = rect    roi_img = img[y:y+h, x:x+h]    mask = np.zeros(roi_img.shape[:2], np.uint8) # 初始化遮罩层    bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)    fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)    # 函数的返回值是更新的 mask, bgdModel, fgdModel    cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 4, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)    mask = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 255).astype("uint8")    return mask

通过这一步，我们从背景分离出目标遮罩，它是包含了N个组件区域的二值图。

2. 组件的形状检测

接下来，我们需要通过形状检测从遮罩区筛选出多个可用样式还原的组件，比如矩形、带圆角矩形和圆形。具体分为两步：1) 提取组件外轮廓 2) 霍夫检测识别轮廓形状

2.1 外轮廓提取

第一步是通过前面图割遮罩进行外轮廓提取，排除组件内部其它线条带来的影响。轮廓提取主要使用Suzuki85轮廓跟踪算法，该算法基于二值图像拓补，能确定连通域的包含关系。

这里采用的是Canny边缘检测来得到图像边缘图，再通过Suzuki85算法cv2.findContours从图像边缘提取外轮廓。

代码实现

def separate(img, th=5):    """输入组件区域遮罩，输出多个组件外轮廓列表"""    new_img = cv2.Canny(img, 50, 150)    new_img = image_morphology(new_img)    cnts, _ = cv2.findContours(new_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)    data = []    for cnt in cnts:        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)        if (w         """剔除噪点"""            continue        data.append((cnt, x, y, w, h))    return data

这一步我们得到了图像中所有组件的外轮廓以及具体的坐标x,y和宽高w,h。

2.2 形状检测

第二步则是对每个组件外轮廓进行图形类型识别，其中除了矩形、圆形是样式可还原图形，其它都不可还原，我们的目标就是检测出这两种基本图形。

这里运用霍夫变换(Hough Transform)方法，它是一种识别几何形状的算法，主要采用投票机制从多个特征点拟合图像中线段和曲线的参数方程。

2.2.1 矩形检测

检测矩形主要分两步：1)通过霍夫直线变换检测外轮廓的边；2)根据边(线段)集合判断是否符合矩形特征。

OpenCV提供线段检测方法cv2.HoughLinesP，输入外轮廓，输出检测到的线段，具体代码实现如下：

# 检测矩形def detectRectangle(img, width, height):    minLineLength = 10    maxLineGap = 4    # 霍夫直线变换输出检测到的线段数组    lines = cv2.HoughLinesP(img, 1, np.pi/180, 100, minLineLength, maxLineGap)    segments = lines.reshape(lines.shape[0], 4)    # 将线段数组进行进一步检测，判断是否命中矩形规则    return judgeRectangle(segments, width, height)

取到线段集合后，我们再判断是否满足矩形边的特征：1. 存在两条水平方向线段和两条垂直方向线段 1. 上线段到下线段距离≈组件高度，左线段到右线段距离≈组件宽度

代码实现

"""判断是否为矩形"""def judgeRectangle(lines, width, height, x=0, y=0):    th = 2    horizontal_segments = lines[np.where(abs(lines[:, 1] - lines[:, 3])     vertical_segments = lines[np.where(abs(lines[:, 0] - lines[:, 2])     isRect = False    h = w = None    if horizontal_segments.size != 0:        horizontal_centers = (            horizontal_segments[:, 1] / 2 + horizontal_segments[:, 3] / 2        )        top = horizontal_centers.min()        bottom = horizontal_centers.max()        h = bottom - top        if abs(h - height) > th:            return False, None, None  # 如果两线间隔非图形高度，则不规则图片        isRect = True        h = int(round(h))    if vertical_segments.size != 0:        vertical_centers = vertical_segments[:, 0] / 2 + vertical_segments[:, 2] / 2        left = vertical_centers.min()        right = vertical_centers.max()        w = right - left        if abs(w - width) > th:            return False, None, None        isRect = True        w = int(round(w))    return isRect, w, h

2.2.2 圆形检测

圆形检测可使用霍夫圆环检测法，对应OpenCV的HoughCircles方法，输入二值图，如果存在圆形，则返回圆形和半径。代码实现如下：

# 检测圆形def detectCircle(img, width, height):    circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=30,param2=15,minRadius=10,maxRadius=0)    if circles is None: return False    [radius, rx, ry] = circles[0]    return judgeCircle(radius, rx, ry, width, height)

def judgeCircle(r, rx, ry, w, h, x=0, y=0, th=4):    return (        (abs(w - h)         & (abs(r - w / 2)         & (abs(rx - x - w / 2)         & (abs(ry - y - h / 2)     )

通过这一步，我们筛选出属于矩形或圆形的组件，以及组件的宽高、圆形以及对应的半径，下一步，我们将针对这两种基本图形进行样式检测。

3. 组件的样式计算

组件样式计算主要对边框、圆角、背景三种常用样式分别计算。

3.1 圆角计算

在样式定义中，圆角被限制在矩形的四个顶点处，圆角弧度取决于它的半径，因此圆角计算的主要目标就是识别圆角的半径。根据圆角的4个方位，我们将组件区域划分为4块进行逐块分析。一开始，我们采用直接对圆弧点进行圆的曲线拟合，但由于圆角点的数据过于集中，拟合圆的误差很大，如图：

我们知道，圆角经过十字对称后能构造出一个圆形，因此，只要我们确定了“圆角”的候选区域，构造十字轴对称图，就可以根据圆形拟合准确判断是否为满足圆角特征了。具体步骤如下：

假设存在圆角，用面积推算圆角半径，确定“候选区域”
构造“候选区域”水平-竖直轴对称图形，对图形进行霍夫圆环检测，验证是否为圆角

3.1.1 圆角半径推算

我们假设存在圆角，半径为R，如下图黄色色块区域，是组件框与填充组件的差集。

同时，黄色块也是以边长R为正方形与半径R为1/4圆的差集，即s = R² - π × R² × ¼，于是联立方程，可求解圆角半径R，代码如下：

这一步我们根据面积差集计算出半径R，通过R，我们裁剪出“候选区域”，进行下一步验证。

3.1.2 候选区域验证

这一步先构造轴对称图像，主要是在水平和竖直方向依次做翻转+拼接操作。

如图，得到对称图形后，我们沿用上文的霍夫圆环变换来检测是否存在圆形，如果存在，则圆角也存在，反之亦然。

代码实现

# 推算可能的圆角半径def getCornerRadius(img):    cornerRadius = 0    corner_mask_size = img[img[:, :, 3] != 1].size    #     if corner_mask_size >= 0:        cornerRadius = round(math.sqrt((corner_mask_size / 3) / (1 - np.pi / 4)))    return cornerRadius

# 验证候选区域是否为圆角，以左上圆角为例def vertifyCorner(img, cornerRadius):    cornerArea = img[:cornerRadius, :cornerRadius] # 裁剪出候选区域    binary_image = np.zeros(cornerArea.shape[0:2],dtype=np.uint8) # 构造二值图    binary_image[cornerArea[:,:,3] != 0] = 255    horizontal = cv2.flip(img, 1, dst=None) # 水平镜像    img=cv2.hconcat([img, horizontal]) # 水平拼接    vertical = cv2.flip(img, 0, dst=None) # 垂直镜像    img=cv2.vconcat([img, vertical]) # 垂直拼接    img = cv2.copyMakeBorder(img, 5, 5, 5, 5, cv2.BORDER_CONSTANT, value = [0])    circles = cv2.HoughCircles(img, cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20)    if circles is None: return False    else: return True

3.2 边框计算

对于边框的计算，我们同样是先确定边框的描述特征：A. 边框内的颜色连续与相近；B. 外轮廓和内轮廓是形状相似的。基于这个特征，我制定了以下步骤：

色块分离：对图像基于颜色聚类，相近色区聚类同一色块
内外轮廓相似度计算：遍历不同色块，提取每个色块内外轮廓，并计算其相似度

3.2.1 色块分离

边框具有颜色相近的特征，我们通过聚类算法对目标图像让颜色相近的区域归类，这里采用k-means算法聚类，聚类特征基于图像的HSV色彩空间。

代码实现

"""k-means聚类"""def image_kmeansSegement(img, k=6):    # 将图片从RGB空间转为HSV    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)    data = img.reshape((-1, 3))    data = np.float32(data)

    # MAX_ITER最大迭代次数，EPS最高精度    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 10, 1.0)    num_clusters = k    ret, label, center = cv2.kmeans(        data, num_clusters, None, criteria, num_clusters, cv2.KMEANS_RANDOM_CENTERS    )

    center = cv2.cvtColor(np.array([center], dtype=np.uint8), cv2.COLOR_HSV2BGR)[0]    labels = label.flatten()    return labels, center

3.2.2 内外轮廓相似度计算

这一步是遍历k个候选色块，对色块分别进行外轮廓和内轮廓提取，再判断色块内外轮廓是否形状相似。其中外轮廓的提取直接复用前面的cv2.findContours方法，输入色块，输出外轮廓填充图。内轮廓则需要分两步，首先对外轮廓填充图与色块填充图进行差运算得到“内域”，再对内域进行cv2.findContours。

拿到内外轮廓后，我使用感知哈希pHash + 汉明距离进行相似度计算，它主要通过颜色低采样将图片统一缩小到32×32尺寸并输出图像签名，很好地解决相似形状中大小不一致带来的误差。

代码实现

"""验证每个色块是否存在边框特征B"""def borderExtract(labels, center, img_filled):    # 遍历k-means分离的k个色块    for i in range(labels.max()):        area = np.zeros((labels.size), dtype=np.uint8)        area[labels == i] = 255        area = area.reshape(img_filled.shape)        # 获取当前色块外轮廓，用白色填充        outter_filled, *_ = image_contours(area)        # 获取当前色块内轮廓，用白色填充        result = outter_filled - area        result[result 0] = 0        inner_filled, *_ = image_contours(result)        # 判断外轮廓和内轮廓是否相似        if isSimilar(outter_filled, inner_filled) & isSimilar(img_filled, filled1):            s1 = np.where(filled1 > 0)[0].size            s2 = np.where(filled2 > 0)[0].size            scale = (1.0 - math.sqrt(s2 / s1)) * 0.5            _drawBorder(filled1 - filled2, center[i])            return scale, center[i], filled2    return None

"""使用pHash算法计算轮廓之间相似度"""def isSimilar(img1, img2, th=0.8):    HASH1 = PHash.pHash(img1)    HASH2 = PHash.pHash(img2)    distance, score = PHash.hammingDist(HASH1, HASH2)    print(score)    return score > th

总结

本文通过OpenCV系列算法分别实现简单组件区域的分离和样式的检测，对于组件的区域检测，目前是通过手工框选的手段确定组件区域，如果要完全自动化实现Pixels to Code，还需要借助深度卷积网络进行组件检测与识别。

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