Şekilleri isimlendiren Python programı (ApproxPolyDP)

ikiikiyedi · 15 Temmuz 2022

Selam. Önceden bahsettiğim gibi Türkçe kaynak sayısını arttırmak için faydalanılabilecek örnekleri buraya atıyorum. Bugün kağıda çizilmiş olan kusurlu şekilleri (Kusurlu olması önemli. Kusursuz şekilleri tanımlamak zaten oldukça basit) ApproxPolyDP metodu ile tanımlayacağız. Bu metot bayağı bir kolaylık sağlıyor. İngilizce eğitimimden ötürü yorum satırlarında İngilizce yazılar görebilirsiniz ama ben zaten burada Türkçe olarak ne yapıldığını açıklayacağım. Bu konuyu oluşturduktan sonra ApproxPolyDP metodunu kullanmadan nasıl yapabileceğimizi de yeni bir konu açarak göstereceğim.

Gerekli kütüphaneleri import ediyoruz

Python:

import cv2
import numpy as np

İlk başta resmi okuduk. Boyutu büyük olduğu için pyrDown metodu ile küçültüyoruz. Şekil kusur içerdiği için ve bu kusurları yok etmemiz gerektiği için en iyi yöntemlerden biri resmi blurlamaktır, ardından diğer metotlar daha düzgün çalışabilir.

Kod:

input_image = cv2.imread("images/shapes_more.jpeg")
######### Smaller
input_image = cv2.pyrDown(input_image)
input_image = cv2.blur(input_image, (5,5))
input_image_copy = input_image.copy()

Resmimizi cvtColor metodu ile griye çeviriyoruz. Threshold metodu ile beyaza yakın renkleri beyaz, siyaha yakın renkleri siyah yapıyoruz aynı zamanda resmimiz artık binary.

######### First we need to convert it into gray
gray_img = cv2.cvtColor(input_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
######### Now our shapes are black color and background is white color.
ret, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 155, 255, cv2.THRESH_BINARY)
######### Opposite of the binary_image, so now we have shapes which is white color, and background which is black color.
inverted_binary_img = ~ binary_img

findContours metodu ile şekillerimizin dış hatlarını buluyoruz. İçinde kullanılan parametrelerin ne anlama geldiğini araştırabilirsiniz.

Kod:

######### We used chain_approx_simple method because we just need end points, not all of the points on the line. Also retr_tree is more suitable to others
contours_list, hierarchy = cv2.findContours(inverted_binary_img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

For döngüsü açarak contours list içinde contour numaralarını döndürüyoruz. Contour listemizin uzunluğu şu an için 6

Kod:

for contour_num in range(len(contours_list)):

    ######### To draw the contour lines on the image. src, contours all we have, ıd of the contour, color, thickness
    output = cv2.drawContours(input_image_copy,contours_list, contour_num, (255, 0, 255), 3)

Burada köşe sayılarını buluyoruz.

    ######### The approxPolyDP() function uses the Douglas Peucker algorithm to approximate the contour shape to another shape. It is an algorithm that decimates a curve composed of line segments to a similar curve with fewer points according to ε. The smaller ε means more points. So if we give smaller ε, our new shapes would be more smooth as we want.
    end_points = cv2.approxPolyDP(contours_list[contour_num], 0.01 * cv2.arcLength(contours_list[contour_num], True), True)

Son olarak köşe sayılarına göre şekillerimizin ismi görsel üzerine yazdırılıyor.

Kod:

######### It finds area of the shape
    if(cv2.contourArea(contours_list[contour_num])) > 10000:

        point_x = end_points[0][0][0]
        point_y = end_points[0][0][1]
        text_color = (0,0,0)

        if len(end_points) == 3:
            cv2.putText(input_image_copy, 'Triangle', (point_x, point_y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)
 
        elif len(end_points) == 4:
            ######### If we have 4 end points, shapes might be square or rectangle. To find this we can calculate the ratio of the edges. If ratio is close to 1, shape is probably a square. If ratio is not close to 1, shape is probably a rectangle.
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(end_points)
            aspectRatio = float(w)/h
            #print(aspectRatio)

            if aspectRatio >= 0.95 and aspectRatio < 1.15:
                cv2.putText(input_image_copy, 'Square', (point_x, point_y),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)
            else:
                cv2.putText(input_image_copy, 'Rectangle', (point_x, point_y),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)
 
        elif len(end_points) == 5:
            cv2.putText(input_image_copy, 'Pentagon', (point_x, point_y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)

        elif len(end_points) == 6:
            cv2.putText(input_image_copy, 'Hexagon', (point_x, point_y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)
 
        else:
            cv2.putText(input_image_copy, 'Circle', (point_x, point_y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, text_color, 2)

#cv2.imwrite("output.jpeg", output)
cv2.imshow("shapes",output)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Şekilleri isimlendiren Python programı (ApproxPolyDP)

ikiikiyedi

Decapat

Dosya Ekleri